Согласно исследованию Trend Micro, угрозы криптомайнинга выросли на 96%

Согласно исследованию Trend Micro, угрозы криптомайнинга выросли на 96%

Согласно исследованию Trend Micro, угрозы криптомайнинга выросли на 96%

Компания Trend Micro опубликовала свой отчёт Midyear Security Roundup 2018, в котором говорится о том, что киберпреступники переключаются с привлекающих внимание атак посредством программ-вымогателей на более скрытные методы, нацеленные на кражу денежных средств и захват ценных вычислительных ресурсов.

Так, в первом полугодии 2018 года Trend Micro зафиксировала 96-процентное увеличение числа случаев обнаружения несанкционированного криптомайнига по сравнению со всем 2017 годом и 956-процентное увеличение этого показателя по сравнению с первым полугодием 2017 года.

«Наблюдаемое изменение картины угроз соответствует тому, что мы видели на протяжении многих лет: киберпреступники постоянно меняют свои инструменты, тактику и технику работы с целью повышения уровня инфицирования, – отметил Джон Клэй (Jon Clay), директор отделения международных коммуникаций по вопросам угроз Trend Micro. – Стандартные безадресные атаки с использованием программ-вымогателей, а также кража данных стали нормой, поэтому нападающие сменили тактику, чтобы действовать более скрытно, используя другие векторы атак, которые не наблюдались ранее или не находили широкого применения. Из этого следует, что лидеры бизнеса должны оценить свои ресурсы, чтобы обеспечить достаточную защиту, способную противостоять новым и серьёзным киберугрозам».

Еще один важный тренд первой половине года связан с распространением необычных типов вредоносных программ, такими как бесфайловое, макросное и микрофайловое вредоносное ПО. Trend Micro зафиксировала 250-процентное увеличение количества обнаружений одной конкретной микрофайловой вредоносной программы – TinyPOS – по сравнению со вторым полугодием 2017 года, что может быть связано с увеличением способности этих типов вредоносных программ обходить средства безопасности, которые используют только один механизм защиты.

Также в первом полугодии 2018 года было зафиксировано 15 масштабных утечек данных, в результате которых было похищено более миллиона записей. Почти половина утечек стала результатом непреднамеренного раскрытия данных, а не злонамеренных действий. Большинство утечек произошло в сфере здравоохранения.

Для ознакомления с полной версией отчета Midyear Security Roundup 2018, пожалуйста, посетите страницу https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/research-and-analysis/threa....

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