Даже после ареста лидеров группировка Fin7 продолжает атаковать компании

Даже после ареста лидеров группировка Fin7 продолжает атаковать компании

Даже после ареста лидеров группировка Fin7 продолжает атаковать компании

Исследователи антивирусной компании «Лаборатория Касперского» отметили активность киберпреступной группировки Fin7/Carbanak даже после задержания ее лидеров. Более того, эксперты подчеркнули, что методы Carbanak усложнились.

Несмотря на то, что после ареста лидеров киберпреступной группы Fin7 все ждали, что ее активность заметно пойдет на спад, на деле получился обратный эффект. В «Лаборатории Касперского» считают, что группа могла увеличить число атакующих групп, работающих под её «зонтичным брендом».

Также специалисты полагают, что Fin7 продолжила практику найма сотрудников под видом вполне официального секьюрити-вендора.

Одной из самых громких кибератак, которую приписывают Carbanak, на данный момент является атака на ПИР-банк. Соответствующее заявление сделал глава Сбербанка Герман Греф.

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали активность Fin7 в 2018 году, что позволило прийти к выводам, что злоумышленники не планируют прекращать свою деятельность.

Оказалось, что на протяжении всего 2018 года киберпреступники активно занимались целевым фишингом, с помощью которого пользователям рассылались вредоносные программы. Злоумышленники также использовали социальную инженерию, в некоторых случаях поддерживая переписки с жертвой на протяжении нескольких недель.

По оценкам «Лаборатории Касперского», к концу 2018 года Fin7 атаковала подобным образом более 130 компаний.

Также антивирусная компания зафиксировала несколько отдельных групп киберзлоумышленников, которые так или иначе участвуют в операциях Fin7. В качестве доказательств эксперты приводят совместную инфраструктуру и использование одних и тех же тактик, техник и процедур, которые говорят о том, что Fin7 с большой долей вероятности сотрудничает с организаторами ботнета AveMaria и группой CobaltGoblin/EmpireMonkey, стоящей за банковскими киберограблениями в Европе и Центральной Америке.

Напомним, что в августе 2018 года в Европе были задержаны три украинских киберпреступника, которых США подозревают в проведении целевых кибератак. Обвинение считает, что эти лица причастны к деятельности киберпреступной группы Carbanak (или FIN7).

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