Вторая атака на межбанковскую систему SWIFT связана со взломом Sony

Вторая атака на межбанковскую систему SWIFT связана со взломом Sony

Вторая атака на межбанковскую систему SWIFT связана со взломом Sony

Кража 81 миллиона долларов у центрального банка Бангладеш, случившаяся в марте 2016 года, была осуществлена через атаку на международную банковскую систему SWIFT. Специалисты оборонной корпорации BAE Systems продолжают разбираться в случившемся и сообщают: центральный банк Бангладеш был не единственной жертвой атак.

Более того, эксперты обнаружили связь между киберограблениями и знаменитым взломом компании Sony, имевшем место в 2014 году.

О том, что инцидент с центробанком Бангладеш – не единственный, заявил сам генеральный директор SWIFT Готтфрид Лейббрандт (Gottfried Leibbrandt). На финансовой конференции, прошедшей во Франкфурте на прошлой неделе, глава SWIFT сообщил, что «этот случай не был первым и вряд ли станет последним».

Напомню, что в марте 2016 года неизвестные сумели получить доступ к средствам центрального банка Бангладеш, который держит счет в Федеральном резервном банке Нью-Йорка (является частью Федеральной резервной системы США). Атаку реализовали через систему SWIFT, и, как стало известно позже, злоумышленники использовали для нападения кастомную малварь собственного производства, пишет xakep.ru.

Неизвестные хакеры пытались похитить почти миллиард долларов, однако деятельность злоумышленников была замечена раньше намеченного срока, так что центральный банк Бангладеш недосчитался «всего» 81 миллиона долларов. Преступников подвела орфография: хакеры явно спешили и опечатались в названии организации, которой предназначался перевод: вместо «Shalika Foundation» они написали «Shalika Fandation». Это привлекло внимание сотрудников банков и ФРС.

Теперь представители SWIFT и исследователи BAE Systems рассказали новые детали происшедшего. По словам главы SWIFT, атака на центробанк Бангладеш была не первой на счету злоумышленников и являлась часть масштабной кампании.

«Атакующие определенно обладали глубокими и детальными познаниями о специфике контроля над операциями в пострадавших банках. Эти сведенья они могли получить как от инсайдера, так и в результате кибератаки, также возможно и сочетание обоих вариантов», — гласит новое официальное послание SWIFT, которое процитировало на своих страницах издание New York Times.

В новом отчете экспертов BAE Systems, в свою очередь, сообщается, что вредоносное ПО, использованное в ходе ограбления центрального банка Бангладеш, связано с атаками на компанию Sony в 2014 году.

Согласно данным BAE Systems, в обоих случаях для разработки ПО использовался исключительно Visual C++ 6.0, а код малвари слишком схож, чтобы считать это простым совпадением. Также исследователи отметили, что от аналогичных атак пострадал и неназванный вьетнамский банк. Представители BAE Systems согласны с официальной позицией SWIFT: судя по всему, злоумышленники хорошо знали, что делают, и понимали, как работают системы банков. К примеру, в случае с вьетнамским банком, вредоносное ПО умело подделывало PDF-файлы, использовавшиеся для валидации операций. Малварь «удаляла все следы мошеннических инструкций», — пишут исследователи.

15 мая 2016 года представители вьетнамского банка Tien Phong (TPBank) сообщили, что недавно  им удалось предотвратить хищение 1,1 млн долларов через систему обмена банковской информацией SWIFT. Вряд ли это простое совпадение, так, Reuters предполагает, что данное заявление – прямой ответ на опубликованный BAE Systems отчет. Представители банка заявили, что TPBank «не понес никаких убытков», а также подчеркнули, что уже перешли на использование более безопасной системы неназванного производителя, которая обеспечивает защиту соединения между банком и системой SWIFT.

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