Злоумышленники импровизируют на фишинге

Злоумышленники импровизируют на фишинге

Злоумышленники импровизируют на фишинге

В новогодние каникулы случился вал тематического фишинга. Аферисты начали отходить от веерных рассылок и типовых схем и теперь практикуют индивидуальный подход к каждой жертве. Основными инструментами становятся вскрытые аккаунты реальных пользователей.

Волна фишинговых атак захлестнула россиян в рождественские праздники. 

Многие получили на каникулах сообщения якобы от друзей с призывом оказать материальную помощь пострадавшему.

Настоящей классикой стала схема с просьбой проголосовать за детский рисунок. Она начала активно распространяться еще в декабре.

Жертве приходит сообщение якобы от кого-либо из знакомых из списка контактов с просьбой принять участие в голосовании, рассказывает “Известиям” эксперт по кибербезопасности “Лаборатории Касперского” Дмитрий Галов. Для этого пользователю необходимо перейти по ссылке и осуществить процедуру подтверждения: ввести номер телефона и код верификации.

Эти данные позволяют злоумышленникам получить доступ к аккаунту жертвы и, соответственно, конфиденциальной информации, например перепискам или фотографиям, новым контактам. По ним можно провести следующую вредоносную рассылку.

Активно применялись сезонные фишинговые схемы, привязанные к праздникам. Денег лишились сотни россиян, “купившие” билеты на елки у мошенников. Причем аферисты начали продавать “пригласительные” еще в ноябре.

Официальная статистика ущерба появится только в феврале, но эксперты уже прогнозируют рост и изощренность атак в 2023 году. 

Генпрокуратура и Минцифры в начале года сообщили о готовности прототипа системы автоматического выявления фишинговых сайтов. Её данными будут пользоваться оба ведомства: Банк России и Роскомнадзор.

Вероятным путем развития киберпреступности может стать индивидуальный подход к жертве, считает эксперт в сфере ИТ-безопасности Александр Беслик. 

Идею госсистемы он поддерживает, но считает, что “нельзя сделать такой проект раз и навсегда”. Нужна команда людей, которая будет постоянно ее дорабатывать.

Если сейчас фишинговый сайт может работать и месяц, то в дальнейшем киберпреступники будут делать ресурсы, срок жизни которых составит один час.

Главный вопрос в том, насколько быстро предлагаемая система сможет находить и блокировать такие ресурсы, добавляет Беслик. Не исключено, что злоумышленники начнут работать точечно и создавать фишинговые ресурсы под конкретного человека или атаку.

Добавим, в 2023 прогнозируется рост и DDoS-атак. К весне их количество в России может вырасти на 300%, предупреждают эксперты.

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