Пользователей Mac-устройств стали чаще атаковать киберпреступники

Пользователей Mac-устройств стали чаще атаковать киберпреступники

Пользователей Mac-устройств стали чаще атаковать киберпреступники

По данным «Лаборатории Касперского», в 2017 году доля финансового фишинга достигла рекордного уровня. Более половины (54%) всех фишинговых атак пришлось на различные сайты, так или иначе связанные с финансовыми услугами: банки, платёжные системы, интернет-магазины и т.д. Годом ранее этот показатель составлял 48%, а ещё раньше (в 2015 году) – 34%. При этом практически каждая четвёртая попытка загрузки фишинговой страницы была связана с банковским фишингом.

Собранные компанией статистические данные также говорят о том, что фишеры стали значительно чаще атаковать пользователей Mac-устройств: доля финансового фишинга, с которым сталкиваются пользователи Mac, увеличилась почти вдвое — 31% в 2016 году против 56% в 2017 (за основу взяты данные срабатывания компонента «Антифишинг» на устройствах Mас за 2016 и 2017 гг.).

«В условиях возросшего интереса фишеров к финансовым сайтам и сервисам пользователям стоит быть особенно внимательными в интернете. Мошенники хватаются за любую возможность в надежде заработать лёгкие деньги, и социальная инженерия, разновидностью которой как раз является фишинг, – один из их излюбленных приёмов. Создавая поддельные веб-страницы и имитируя популярные финансовые сервисы, злоумышленники стараются заполучить те данные пользователя, которые откроют им прямой доступ к его деньгам. Так что прежде чем вводить номер кредитной карты или учётные данные в системе онлайн-банкинга, стоит убедиться, что вы делаете это на официальной безопасной странице нужного вам сайта», – поясняет Надежда Демидова, ведущий контент-аналитик «Лаборатории Касперского».

Одновременно с этим число атак банковских троянцев, в том числе мобильных, продолжает снижаться: на 30% в случае с классическими компьютерными зловредами и на 15% в случае с Android-программами.

Россия остаётся в первой тройке наиболее атакуемых стран. Так, по количеству пользователей, атакованных банковскими троянцами, Россия занимает второе место (20%), уступая Германии три процента. А по числу атак мобильных банковских троянцев Россия является безусловным лидером, значительно опережая все другие страны – на её долю приходится 90% подобных атак. Эксперты объясняют это высокой популярностью СМС-банкинга, который упрощает для злоумышленников процесс кражи денег.

Буквально в прошлом месяце мы писали, что троян Coldroot, атакующий Mac, несколько лет оставался незамеченным. А чуть позже стало известно о новом Mac-вредоносе, загружающем на зараженный компьютер рекламные программы.

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