В РФ создали прототип системы автоматического выявления фишинговых сайтов

В РФ создали прототип системы автоматического выявления фишинговых сайтов

В РФ создали прототип системы автоматического выявления фишинговых сайтов

Генпрокуратура и Минцифры вместе работают над системой автоматического выявления фишинговых сайтов. Уже готов прототип. Данными системы будут пользоваться Генпрокуратура, Банк России, Минцифры и Роскомнадзор.

Планы запустить систему выявления фишинговых сайтов ТАСС подтвердили в пресс-службе Генпрокуратуры.

"В настоящее время Генеральной прокуратурой РФ с Минцифры России и Роскомнадзором ведется работа, направленная на противодействие использованию фишинговых ресурсов, производящих незаконный сбор персональных данных, а также сведений о платежных картах и паролях к операциям при дистанционном банковском обслуживании", — говорится в сообщении надзорного ведомства.

Там уточнили, что уже разработан соответствующий законопроект. Он описывает, как быстро блокировать фишинговые сайты, используя новую систему.

"Функционирующий прототип обеспечивает поиск в автоматическом режиме сайтов указанной категории. Планируется, что система обеспечит электронное взаимодействие Генеральной прокуратуры, Банка России, Минцифры России, Роскомнадзора и других заинтересованных органов в указанной сфере", — отметили в Генпрокуратуре.

Разработчика ведомство пока не называет. Однако в начале декабря стало известно о госконтракте подведомственного Минцифры НИИ “Интеграл” на доработку и модернизацию системы мониторинга фишинговых сайтов и сливе ПДн в интернет. Ноябрьский тендер выиграл единственный участник аукциона — ООО “Рубитех”.

Стартовая цена закупки составила 170,7 млн руб., срок окончания работ — сентябрь 2023 года. Согласно ТЗ, поставщик должен создать несколько новых компонентов ИС и усовершенствовать существующие.

О планах Минцифры создать систему мониторинга фишинговых сайтов заговорили еще прошлой осенью. На разработку планировали потратить 132 миллиона рублей, система должна была появиться к лету 2022 года.

Специалисты в области кибербезопасности тогда отнеслись к замыслу скептически. По словам экспертов, платформа Минцифры вряд ли станет эффективным средством борьбы с фишингом. Её работа будет основана на списке фейковых сайтов, однако попадание ресурса в лист не предотвращает создание множества других фишинговых площадок.

По свежему техзаданию, искать фишинг и утечки будут также в Twitter, репозитории GitHub, Telegram-каналах и публичных анонимайзерах (прокси-сервисы, VPN, Tor).

Добавим, Group-IB в ноябре насчитала в рунете 18 тыс. фишинговых сайтов. Это на 15% больше, чем год назад.

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