Фишеры начали общаться со своими жертвами в чате

Фишеры начали общаться со своими жертвами в чате

Специалисты по вопросам безопасности из компании RSA Security зафиксировали первые случаи использования киберпреступниками фишинг-атак нового типа. 

Как объясняют эксперты, на первый взгляд схема нападения выглядит обычно: потенциальной жертве приходит электронное письмо с предложением подтвердить свои регистрационные данные в онлайновой платежной системе или на сайте банка. При этом в письме указывается ссылка, которая на деле ведет на фальшивую страницу, копирующую дизайн настоящего веб-сайта.

Самое интересное происходит после того, как пользователь переходит на указанный сайт и начинает вводить в форму личные данные или пытается просмотреть другие страницы фальшресурса. В этом случае открывается чат-окно, в котором потенциальной жертве от имени сотрудников департамента банка по борьбе с мошенничеством сообщается о том, что клиенту необходимо подтвердить личность (разумеется, с целью обеспечения безопасности). При этом мошенники просят пользователя назвать свое имя, телефонный номер, адрес электронной почты и пр.

Специалисты RSA Security отмечают, что при организации фишинг-нападений нового типа киберпреступники используют открытый протокол Jabber для мгновенного обмена сообщениями и информацией о присутствии. В RSA Security не стали уточнять, о клиентах какого банка идет речь, заметив лишь, что в перспективе эта схема может стать весьма популярной у мошенников.

Источник

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru