Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Хорошо известные киберпреступные группировки в конце прошлого года провели ряд атак на кредитные организации России. Общий ущерб от действий мошенников, которые маскировались под ФинЦЕРТ, составил около 1,3 миллиарда рублей.

Речь идет о действиях хорошо организованных и давно известных экспертам в области безопасности групп Silence и Cobalt. В отчете Positive Technologies также упоминается некая третья группа, которую на данном этапе не удалось идентифицировать.

Именно эта таинственная группа маскировалась под отделение ФинЦЕРТ, принадлежащее Центральному банку России. Помимо этого, злоумышленники также часто пытались прикинуться «Альфа-Капиталом».

В ходе своих атак мошенники рассылали электронные письма, в которых содержался документ с вредоносными макросами. Открыв такой документ по невнимательности, сотрудник банка рисковал заразить системы организации.

Основная цель злоумышленников была в изъятии персональных данных. Затем эти данные могли быть использованы для выведения денег из кредитной организации. По подсчетам экспертов, от вредоносных рассылок пострадали более 1 миллиона человек.

В начале этого месяца мы писали, что Центральный банк России готов взять на себя вопрос усиления кибербезопасности финансовых организаций. В ЦБ убеждены, что современные реалии банковского дела создают перманентные киберриски в процессе деятельности кредитных организаций.

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