Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security,  с июля по сентябрь 2009 года проводила детальное исследование трафика электронной почты в 867 компаниях, принадлежащих к 11 различным секторам экономики в 22 странах Америки и Европы. В общей сложности анализу было подвергнуто свыше 503 миллионов сообщений. 

Цель исследования заключалась в том, чтобы сравнить последствия спама и вредоносных кодов в различных секторах экономики. 

 

Луис Корронс, технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs, говорит: “Нам было любопытно выяснить, в равной ли степени спам и другие угрозы, проникающие через электронную почту, поражают все компании, или же существуют определенные факторы, предрасполагающие компанию к заражению. Мы были удивлены, когда обнаружили ощутимые различия – до 12% – в коэффициенте нежелательной почты, получаемой предприятиями из различных секторов экономики". 

Главный вывод проведенного исследования - автомобильный и электротехнический секторы, а также правительственные организации являются основными получателями спама, имея коэффициенты 99,89%, 99,78% и 99,60% соответственно. Данный коэффициент представляет собой процентное соотношение спама и вредоносных сообщений относительно общего числа полученных электронных сообщений. Следовательно, это значит, что всего 0,11% от общего числа почты, получаемой компанией в автомобильном секторе, является легальной (в электротехническом секторе – 0,22%, а в правительственных организациях - 0,40%). 

Интересным открытием стал тот факт, что банковский сектор, который многие считают главной целью хакеров, находится практически в самом конце рейтинга с коэффициентом 92,48%. Образование и туризм замыкают рейтинг с показателями 87,98% и 87,22% соответственно. 

Однако не было отмечено особенных различий в темах спама, получаемого всеми предприятиями независимо от сектора экономики. Большинство сообщений (свыше 68%) было связано с фармацевтическими продуктами. За ними следует реклама различных подделок (18%) и сообщения сексуального характера (11%). 

Банковские трояны стали причиной 70% всех заражений. За ними следуют рекламные коды и шпионское ПО (22%), а менее 8% приходится на вирусы, черви и др. 

Чтобы помочь предприятиям быть в курсе происходящего и знать подробнее об угрозах информационной безопасности, компания Panda Security запустила кампанию по обучению и тренингу компаний под названием "Время для Вашего бизнеса" (Time for your business) (http://timeforyourbusiness.pandasecurity.com), в рамках которой рассматривается суть проблемы и варианты её решения.

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