"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" сегодня представила новое программное обеспечение Krab Krawler, анализирующее многочисленные сообщения в сети микроблоггинга Twitter и проверяет их на наличие вредоносных ссылок. При нахождении подобной ссылки, переход по которой может причинить вред компьютеру пользователя, программа блокирует переход и предупреждает пользователя.

По словам Костина Раиду, старшего вирусного аналитика "Лаборатории Касперского", Krab Krawler способен сканировать публичные твиты и ссылки в них. Раиду говорит, что особенность Twitter состоит в том, что здесь ссылки сокращаются и маскируются, поэтому на практике до перехода на заданный в реальной ссылке сайт пользователь и понятия не имеет куда его приведет ссылка. Этой изначально благой возможностью, сокращающей адреса, активно пользуются хакеры.

ЛК приводит данные, согласно которым, в Twitter ежесуточно появляется около 500 000 новых ссылок на внешние ресурсы, из них от 100 до 1000 - это злонамеренные ссылки. Всего по официальным данным Twitter, около 26% твитов содержат те или иные ссылки, правда многие из них - это банальный спам, чаще всего размещаемый ботами.

В Лаборатории отмечают, что Krab Krawler блокирует до 95% злонамеренных ссылок, а сам фильтр на серверах разработчика обновляется примерно каждые 2-12 часов в зависимости от интенсивности размещения ссылок.

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