В этом году Google выявила 2 миллиона фишинговых сайтов

В этом году Google выявила 2 миллиона фишинговых сайтов

В этом году Google выявила 2 миллиона фишинговых сайтов

В период с января по октябрь текущего года в базу сервиса Google Безопасный просмотр  (Safe Browsing) было суммарно занесено 2,02 млн новых фишинговых сайтов — почти на 20% больше, чем за весь 2019 год. Столь значительные изменения аналитики связывают с ростом численности потенциальных жертв: частные компании и госсектор массово переводят сотрудников на удаленную работу из-за COVID-19. К тому же панические настроения, вызванные пандемией, притупляют бдительность, что тоже на руку злоумышленникам.

Согласно статистике Google, в этом году ее защитный сервис в среднем фиксировал по 46 тыс. фишинговых сайтов в неделю. Пиковые показатели наблюдались в феврале и начале мая. В большинстве случаев фишеры создавали фальшивые страницы на взломанных сайтах, чтобы не утруждать себя регистрацией доменов.

 

Вредоносных сайтов оказалось на порядок меньше; распространители зловредов тоже предпочитали размещать свои ловушки на скомпрометированных ресурсах.

 

Примечательно, что COVID-19 лишь усугубил и без того плачевную ситуацию. Специалисты Atlas VPN проанализировали данные Google Safe Browsing за последние пять лет и обнаружили, что количество фишинговых сайтов с каждым годом увеличивается в среднем на 13%. Исследователи также не преминули отметить, что этот тренд в целом совпадает с общим ростом интернет-активности.

К сожалению, переселяясь в виртуальное пространство, люди зачастую ведут себя неосмотрительно и не внимают доброму совету. По этой причине фишинг и иные формы интернет-мошенничества были и остаются существенной угрозой, несмотря на все усилия экспертов и провайдеров.

Представляя результаты исследования, аналитики отметили, что мошенники часто маскируют свои ловушки под веб-сервисы Google и даже могут вывести их в топ поисковой выдачи путем SEO-манипуляций. Чтобы не стать жертвой мошенничества, пользователь должен соблюдать нехитрые правила:

  • тщательно проверяйте URL сайта; подлог могут выявить слишком длинный адрес, ошибки в имени домена или присутствие необычных символов; 
  • по возможности используйте защищенные соединения, признаком которых являются https:// в начале адреса и зеленый значок замка; никогда не вводите конфиденциальные данные на сайтах, не использующих шифрование; 
  • обращайте внимание на правописание — мошенники редко утруждают себя работой над ошибками; при возникновении подозрений следует просмотреть контактную и копирайт-информацию на сайте, а достоверность встроенных ссылок можно проверить наведением курсора мыши.  

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