По результатам тестов, фишинговые письма открыли 30% ИБ-специалистов

По результатам тестов, фишинговые письма открыли 30% ИБ-специалистов

По результатам тестов, фишинговые письма открыли 30% ИБ-специалистов

Сотрудники отделов и служб информационной безопасности тоже попадают на уловки фишеров и кибермошенников. Например, как подсчитали специалисты компании BI.ZONE, безопасники открывают 30% вредоносных писем. Экспертам удалось собрать такую статистику благодаря учебных фишинговым атакам, в которых участвовали представители ИБ-отделов различных организаций.

Тем не менее 30% — это всё ещё самый низкий показатель среди всех изученных BI.ZONE групп, однако он всё равно достаточно высок. В случае взлома компьютера ИБ-специалиста злоумышленники смогут скомпрометировать всю компанию.

В BI.ZONE считают, что кибермошенники на сегодняшний день прибегают к крайне изощрённым и хорошо продуманным (а главное — хорошо организованным) техникам. Именно поэтому потенциальным злодеям удаётся обвести вокруг пальца даже часть безопасников.

Хуже всего, по данным BI.ZONE (приводят «Известия») во время учебных кибератак проявили себя сотрудники отделов продаж. Именно эти служащие открыли 68% пришедших «вредоносных» писем. Здесь одним из самых негативных моментов является связь таких работников с данными непосредственных клиентов и партнёров.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников рассказал о проблеме фишинговых атак и методах борьбы с ними:

«Сегодня фишинг — один из самых распространенных видов кибератак. Схема атаки простая – пользователь получает письмо с вредоносным файлом или ссылкой, по которой его призывают перейти.

Процент успешности фишинговых атак неизменно растет за счет высокой изобретательности и качественной подготовки злоумышленников. Удивительно, но даже профессионалы, которые должны противостоять мошенникам, попадаются на их уловки.

Думаю, что в будущем такой вид мошенничества будет только набирать обороты и проблема фишинговых писем не перестанет быть актуальной, поэтому необходимо соблюдать несколько правил: используйте только HTTPS-соединения, где «s» означает secure — безопасное, соединение защищено; проверяйте URL-адрес, по которому хотите перейти. Даже незначительные ошибки в написании недопустимы; получив подозрительное письмо, не спешите его открывать, лучше связаться с отправителем альтернативным способом, например, позвонить по телефону. Уточните, направлял ли он вам письмо.

И помните, даже если сообщение пришло со знакомого адреса, это не дает гарантии безопасности, так как он мог быть взломан».

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