Цена на доступ к корпоративным сетям банков упала в 4 раза

Цена на доступ к корпоративным сетям банков упала в 4 раза

Цена на доступ к корпоративным сетям банков упала в 4 раза

В каждой второй атаке на финансовый сектор используют шифровальщика. В половине всех вторжений в систему проникают по электронной почте. В целом периметр банков стал надежнее, теперь киберпреступники делают ставку на человеческий фактор.

Количество атак на финансовые организации с начала года и по сентябрь снизилось на 16%. Такая статистика приводится в свежем исследовании Positive Technologies.

“Доля кибератак на финансовую отрасль в последние годы в целом сокращалась и сейчас составляет около 5% от числа всех кибернападений на организации”, — говорится в отчете.

Чаще всего злоумышленники используют методы социальной инженерии — почти 50%.Теперь они реже прибегают к эксплуатации уязвимостей, как это происходит при атаках на другие отрасли.

Скорее всего, это связано с тем, что сетевой периметр финансовых организаций защищен лучше, поэтому методы социальной инженерии и компрометация учетных данных оказываются более эффективны, делают выводы эксперты.

В каждой второй атаке используются вредоносные программы: в основном это загрузчики (59% атак), шпионский софт (18%), шифровальщики (18%) и банковские трояны (12%).

В 56% случаев вредоносы распространяются по электронной почте.

“Хотя финансовый сектор лучше всего подготовлен к атакам по сравнению с остальными отраслями экономики, в целом уровень защищенности организаций от внутреннего и внешнего злоумышленника остается недостаточно высоким”, — комментирует цифры советник генерального директора Positive Technologies Артем Сычев.

Такие выводы напрашиваются после тестирования на проникновение и верификацию недопустимых событий.

В рамках внутреннего пентеста во всех случаях экспертам удалось установить полный контроль над инфраструктурой, а также продемонстрировать возможность получения доступа к критически важным системам.

Если такое повторится в реальности, компании может грозить серьезный ущерб, предупреждает Сычев.

Другой опасный звоночек — в даркнете в два раза выросли продажи доступов к корпоративным сетям финансовых организаций. При этом цена упала в 4 раза.

Стоимость варьируется от 250 до 30 000 долларов в зависимости от организации и привилегий в сети, которые получает покупатель. По мнению экспертов, такой рост активности может быть обусловлен четырехкратным снижением минимальной цены: с 1000 до 250 долларов.

По данным Positive Technologies, в этом году банки чаще всего сталкивались с кражей конфиденциальных данных (51% случаев) и остановкой бизнес-процессов (42%). В результате 7% атак компании несли финансовые потери.

По ссылке можно узнать больше про эффективные меры защиты от программ-вымогателей.

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