Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Специалисты Group-IB фиксируют рост популярности ботов Telegram и сервиса Google Формы в качестве средств доставки данных, украденных с помощью фишинговых страниц. Обычно мошенники получают эту информацию по каналам электронной почты, однако в прошлом году их интерес к альтернативным способам передачи данных заметно оживился.

Использование легитимных сервисов, по словам экспертов, позволяет фишерам обеспечить сохранность своей добычи и оперативность ее использования. Поддержка Telegram также стала чаще встречаться в современных фишинг-паках — наборах готовых инструментов для фишинга, позволяющих создавать разнообразные страницы-ловушки.

Фишинг-паки (в GIB их называют фишинг-китами) обычно предоставляются в пользование как услуга — по модели Cybercrime-as-a-Service, CaaS. Некоторые из них обеспечивают возможность загрузки вредоносного кода на устройства жертв. Разработчики таких платформ иногда не прочь воспользоваться плодами чужих трудов — оставляют для себя бэкдор или добавляют в набор скрипт для переадресации потока краденых данных.

«Фишинг-киты изменили правила игры в этом сегменте борьбы с киберпреступлениями, —  комментирует заместитель руководителя CERT-GIB Ярослав Каргалев. — Раньше злоумышленники прекращали свои кампании после блокировки мошеннических ресурсов и быстро переключались на другие бренды, сегодня они автоматизируют атаку, моментально выводя новые фишинговые страницы на смену заблокированным».

Согласно статистике Group-IB, в 2020 году фишинг-паки чаще всего использовались для создания страниц, имитируюших различные онлайн-сервисы, электронную почту и сайты финансовых организаций.

 

Суммарно эксперты насчитали более 260 уникальных брендов, используемых в качестве приманки. Наиболее часто злоумышленники эксплуатировали имена Microsoft, PayPal, Google и Yahoo.

Сохраненные локально краденые данные в подавляющем большинстве случаев пересылались на email-адреса мошенников. При регистрации таких аккаунтов предпочтение отдавалось бесплатным сервисам. На долю последних в прошлом году пришлось 66% почтовых ящиков, ассоциированных с фиш-паками; половину из них составляли адреса Gmail и Яндекс.Почта.

Альтернативные способы вывода краденых данных предусматривали около 6% наборов для фишинга, однако Group-IB ожидает, что их доля будет расти — в основном за счет использования Telegram.

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