Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Эксперт показал, как фишеры могут маскировать URL с помощью Google Meet

Шон Райт, специалист в области кибербезопасности, выявил уязвимость в популярном сервисе для видеоконференций Google Meet. Проблема кроется в конвертации URL, поскольку создаваемые редиректы — отличный инструмент для фишинга.

Как отмечает Райт в блоге, открытые редиректы перенаправляют пользователя с URL Google на другой веб-ресурс, выбранный тем, кто генерировал ссылку. Если такой URL запостить в чат Google Meet, он конвертируется в специальную ссылку.

«При переходе по такой ссылке она отредиректит пользователя на нужный адрес. Однако проблема подобных URL в том, что они являются отличным инструментом для фишинга», — пишет исследователь.

«Как правило, пользователи смотрят на начало URL, чтобы убедиться в его легитимности. Но тут все ссылки будут вида meet.google.com, так что многие сразу же отбросят всякие сомнения в безопасности таких URL».

В блоге Райт также продемонстрировал процесс перенаправления пользователя на вредоносный сайт, имитирующий старицу входа в учётную запись Google. По словам специалиста, фишерам поможет ещё одна привычка рядового пользователя — смотреть на ссылку до того, как пройти по ней, но не после.

Проще говоря, Райт пытается указать на способ маскировки вредоносных URL и свободного перенаправления пользователей на фишинговые веб-ресурсы. Google же явно считает проблему надуманной, поскольку в корпорации ответили отказом на просьбу Райта устранить проблему безопасности.

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