Мошенники получили информацию по счетам клиентов Сбербанка

Мошенники получили информацию по счетам клиентов Сбербанка

Мошенники получили информацию по счетам клиентов Сбербанка

Хорошо подготовленные мошенники атаковали клиентов Сбербанка — многим пользователям поступили звонки с телефонов самой кредитной организации. При этом злоумышленники были крайне осведомлены, в большинстве случае зная информацию клиента по счету. Специалисты полагают, что такие данные можно получить только нелегальным путем, например, купить у сотрудников банка.

В итоге клиенты крупнейшей российской кредитной организации оказались в непростой ситуации, так как вся предоставленная им мошенниками информация была настолько точная, что не вызывало сомнений — звонят официальные представители Сбербанка.

При поступлении такого звонка у пользователей определялся номер Сбербанка, в одном случае звонили с кодом 900, в другом — с номера +7 (495) 500-55-50. Оба эти номера нанесены на обратную сторону любой карты Сбербанка в качестве контактных телефонов.

Если клиент что-либо заподозрил, мошенники отправляли SMS-сообщение с подтверждением с короткого номера 900. Это была грамотная имитация легитимного сообщения банка. Удивительно следующее — злоумышленники так хорошо подготовились, что при необходимости могли предоставить пользователю информацию об остатке на его счете и последних транзакциях.

По словам специалистов, нет ничего удивительного в том, что мошенники звонят с номеров Сбербанка.

«Можно скачать специальное приложение на мобильный телефон, стоимость одного звонка с измененным номером составит несколько рублей. Есть приложения и для отправки СМС», — передает «Ъ» слова руководителя лаборатории практического анализа защищенности «Инфосистемы Джет» Луки Сафонова.

А вот с данными по счету и транзакциям дела обстоят куда печальнее — вся проблема тут в недобросовестных сотрудниках кредитной организации. На разного рода площадках некоторые лица предлагают узнать всю необходимую информацию о клиенте банка.

Здесь все зависит лишь от цены. Корреспонденты «Ъ» также выяснили:

«Зная номер телефона, он за 99 руб. был готов узнать о наличии счета человека в банке, за 2,5 тыс. руб.— полный номер банковской карты, за 2 тыс. руб.— выписку операций за один месяц, за 8–10 тыс. руб.— кодовое слово, за 5–6 тыс. руб.— паспортные данные владельца, включая прописку».

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