Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили в интернете мошенническую схему: киберпреступники предлагают пользователям совершенно бесплатно сгенерировать коды подарочных карт, например, iTunes, Google Play, Amazon, Steam и так далее. Для этого они создают фишинговые сайты, с помощью которых перенаправляют посетителей уже на другие партнерские интернет-ресурсы.

Там жертвы вводят какие-либо персональные данные, за которые владельцы поддельных сайтов-генераторов получают деньги. В результате пользователи не только не получают бесплатные коды подарочных карт, но и рискуют потерять деньги или скомпрометировать свои личные данные.

Мошеннические сайты-генераторы могут быть совершенно разными по качеству исполнения, а ссылки на них – в основном распространяться несколькими способами: например, посредством спам-рассылок или с помощью баннеров «нечистоплотных» рекламных сетей.

При этом алгоритм действий злоумышленников всегда один и тот же. Если пользователь заинтересовался предложением бесплатно получить код, он должен выбрать на сайте подарочную карту. Только после этого система начинает «генерацию кода» или «взлом».

Для успешного получения кода пользователю необходимо подтвердить, что он не робот, а именно – пройти по предложенной ссылке и выполнить некое задание: пройти опрос, сыграть в лотерею, оставить номер телефона и почтовый адрес, подписаться на платную SMS-рассылку или установить рекламное ПО.

В итоге жертва либо бесконечно перемещается по партнёрским сайтам, либо получает в подарок случайный набор символов, который, конечно, не является настоящим кодом подарочной карты. Более того, в дальнейшем недобросовестные рекламодатели могут использовать персональные данные – к примеру, для рассылки спама.

Стоит отметить, что некоторые легитимные приложения действительно покупают коды подарочных карт у официальных вендоров и отдают их клиентам, которые уже принесли компаниям прибыль, достаточную для компенсации подобных расходов.

Это, например, Tokenfire и Swagbucks. Они заранее сообщают, что подарочную карту можно только «купить» за заработанные в их системе очки. По сравнению с ними мошеннические сайты-генераторы выглядят гораздо более привлекательно, поскольку якобы не требуют никаких действий от пользователя взамен.

«Злоумышленники, которые прибегают к такой мошеннической схеме, эксплуатируют желание людей получить что-либо совершенно бесплатно. При этом прибыль самих киберпреступников за «продажу действий» пользователей колеблется от нескольких центов за клик по нужной ссылке до нескольких десятков долларов за заполнение анкеты или подписки на платные услуги. Доверчивые посетители подобных сайтов могут в лучшем случае потратить много времени на выполнение бесполезных заданий, а в худшем – потерять деньги, не получив ничего в результате. Соответственно, если вы хотите приобрести бесплатную подарочную карту, попробуйте сделать это с помощью легитимного и надёжного ресурса», – подчеркнула Любовь Николенко, контент-аналитик «Лаборатории Касперского».

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