71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

71% пользователей не может отличить вредоносные QR-коды от безобидных

Специалисты в области кибербезопасности предупреждают об опасности QR-кодов, которые злоумышленники могут использовать в связке с социальной инженерией. Такие схемы позволяют открывать аккаунты пользователей онлайн-банкинга, опустошать банковские счета жертв, а также устанавливать вредоносные программы и внедряться в корпоративные системы.

Эксперты называют QR-коды идеальным вектором атаки, поскольку многие доверяют им и недооценивают их вредоносный потенциал. В исследовании компании MobileIron чётко прослеживается растущая популярность QR-кодов как одного из способов атаки. Специалисты опросили более 2100 клиентов и выяснили интересные детали в отношении использования QR-кодов.

Например, 71% респондентов не может отличить вредоносный QR-код от безобидного. При этом почти 17% сталкивались с ситуацией, в которой именно такие коды перенаправляли их мобильные устройства на подозрительные сайты.

 

По данным American Express, в 2020 году аналитики отметили рост популярности QR-кодов. Например, 27% опрошенных американцев и британцев совершали транзакции при помощи этих кодов.

 

При этом команда MobileIron нашла десять способов взломать мобильное устройство пользователя с помощью сгенерированных за считаные секунды QR-кодов. Например, потенциальный атакующий может получить доступ к списку контактов, электронной почте, текстовым сообщениям, геолокации, взломать ваш аккаунт в банковской системе и многое другое.

 

В MobileIron убеждены, что QR-коды являются уже частью нашей жизни, и именно поэтому важно учитывать их потенциальную опасность.

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