Основные киберугрозы в сфере финансов в 2020 году — фишинг и DDoS-атаки

Основные киберугрозы в сфере финансов в 2020 году — фишинг и DDoS-атаки

Основные киберугрозы в сфере финансов в 2020  году — фишинг и DDoS-атаки

По данным Qrator Labs, в 2020 году финансовые организации наиболее часто сталкивались с фишингом и DDoS-атаками. Рост киберугроз, связанный с всеобщим переходом на удаленную работу, стал очевидным к середине года и сохранил свою актуальность до конца декабря.

Эти выводы были сделаны по результатам опроса 45 представителей крупных банков и финансовых институтов средней и малой величины. Порядка 42% из них зафиксировали всплеск киберугроз в первом полугодии, 40% наблюдали рост такой активности в III-IV кварталах. Почти половина респондентов не преминули отметить, что риски растут уже два года подряд.

 

Из последствий кибератак наиболее существенными для представителей этой сферы являются финансовые потери (82%). На второе место 71% участников опроса поставили утечки пользовательских данных.

«В связи с переводом большинства услуг в онлайн люди все чаще совершают покупки в интернет-магазинах, оставляя там свои персональные данные, а значит, и проблема с утечками приобретает все большие масштабы, — комментирует Сергей Пасечник, директор по продажам Qrator Labs. — Интерес злоумышленников к цифровым данным возрастает, и тем сильнее страдает репутация компаний, допустивших утечки. Неудивительно, что в индустрии поднимается обеспокоенность этой проблемой, и компании начинают системно выстраивать специализированную защиту, позволяющую вычислять мошеннические действия».

При расстановке приоритетов по защите оказалось, что невнимательность пользователей и переходы по фишинговым ссылкам меньше беспокоят финансистов, чем безопасность новых элементов инфраструктуры — VPN-концентраторов. Угроза DDoS-атаки на шлюз, через который удаленные сотрудники получают доступ к рабочим местам, оказалась намного серьезнее, чем перспектива возможных потерь из-за тяжбы с клиентами, допустившими оплошность.

 

Свои ИБ-мероприятия 38% участников опроса в условиях кризиса планировали лишь на полгода вперед, 58% ориентировались на годовой период. Больше половины респондентов заявили, что бюджет, выделенный на защиту информации в 2020 году, оказался достаточным. Две трети финансовых организаций (74%) пока не планируют заменять свои средства защиты от атак, 12% собираются перейти на гибридное решение.

Примечательно, что схема дистанционной работы пришлась финансистам по вкусу. Около половины опрошенных хотят ее частично сохранить и в дальнейшем, а некоторые банки, сделавшие ставку на ИТ, планируют активно развивать этот формат.

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