18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

Компания Digital Security, специализирующаяся на анализе защищенности ИТ-систем, представляет результаты нового исследования защищенности мобильных приложений для iOS и Android 16 ведущих банков России, авторами которого являются аналитики Егор Салтыков и Виктор Вуколов. Основной целью этой масштабной работы, помимо поиска недостатков клиентской части ПО, было изучение взаимодействия банков с операторами сотовой связи.

При отборе материалов для анализа специалисты Digital Security руководствовались рейтингами самых устанавливаемых банковских приложений App Store и Google Play из раздела «Финансы» и списка «Топ 100 Российских банков» (по версии издания banki.ru на ноябрь 2017 года).

В конечный список вошли 16 банковских приложений, а список мобильных операторов был ограничен «большой четверкой». Акцент при проведении работ был сделан на углублении проверок и анализе взаимодействия банков.

В ходе исследования эксперты Digital Security обнаружили, что 18% банков позволяет раскрывать конфиденциальные данные клиента по телефону, в том числе, узнавать баланс счета, информацию о движении средств, что потенциально может привести к краже денег и другим негативным последствиям.

В 62% рассмотренных банков доверяют номеру, с которого совершается звонок в call-центр, за счет чего возможно получить приватные данные, зная только номер телефона жертвы. Из всех рассмотренных мобильных банковских клиентов 18% не имеет второго фактора защиты для входа на обеих платформах (iOS и Android), а 68% банков позволяет вывести средства после замены sim-карт со счетов клиентов. Используя эти и другие слабые места, злоумышленники могут похищать деньги со счетов клиентов.

Помимо этого, большая часть приложений хранит и потенциально позволяет раскрыть приватную информацию пользователей. Так, более половины изученных мобильных банковских клиентов на iOS сохраняет критичные данные в памяти, в 6 из 16 приложений на Android пароль остается в памяти после завершения сессии.

Далее, рассмотренные инструменты позволяют раскрыть координаты пользователя (7 из 16 на iOS; 4 из 16 на Android), что также может быть использовано злоумышленниками при реализации атаки. Интересно отметить, что в 3 из 16 приложений для iOS и Android соответственно отсутствует двухфакторная аутентификация несмотря на то, что это требование безопасности уже не один год является одним из основных для банковских мобильных клиентов.

На основании перечисленных выводов, а также многих других данных исследования, можно сделать вывод о том, что в ведущих российских банках по-прежнему есть слабые места в обеспечении защиты данных клиентов. Ознакомиться с полным текстом исследования можно по ссылке: https://dsec.ru/research/analiz-bezopasnosti-mobilnyh-bankovskih-prilozh....

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