С помощью SS7-атак злоумышленники взломали Telegram-аккаунты жертв

С помощью SS7-атак злоумышленники взломали Telegram-аккаунты жертв

С помощью SS7-атак злоумышленники взломали Telegram-аккаунты жертв

Киберпреступники, у которых был доступ к Системе Сигнализации №7 (SS7, набор сетевых протоколов) смогли получить доступ к Telegram-аккаунтам и электронным письмам важных людей из мира цифровой валюты. Напомним, что SS7 используется для работы сотовой связи по всему миру.

Эксперты считают, что это была хорошо организованная целевая атака, в ходе которой злоумышленники старались получить короткие коды, приходящие жертве на смартфон и используемые для двухфакторной аутентификации (2FA).

SS7 в этом случае помогала атакующим перехватывать текстовые сообщения и звонки с помощью хитрой тактики: местоположение мобильного устройства пользователя обновлялось с таким расчётом, чтобы система зарегистрировала его в другой сети (сценарий роуминга).

По данным специалистов, кибератака произошла в сентябре и поразила по меньшей мере 20 абонентов, которые были связаны работой над крупными проектами в сфере криптовалюты.

Эксперты Pandora Security, расследовавшие эту кибероперацию, помогли жертвам восстановить доступ к аккаунтам. Именно в Pandora Security впервые высказали предположение, что атака была завязана на SS7.

По словам исследователей, киберпреступники смогли подменить сервис коротких сообщений (SMSC), в результате чего все голосовые вызовы и СМС-сообщения, предназначавшиеся жертве, попадали в руки злоумышленников. Подробнее на инфографике:

 

«В некоторых случаях, получив доступ к учётным записям пользователей, преступники действовали от их лица в мессенджере Telegram», — поделился своими мыслями господин Ганот из Pandora Security.

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