Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Разработчик FraudGPT, чат-бота для киберпреступников, готовит ещё более сложный ИИ-инструмент такого же принципа работы — DarkBERT. Основной «фишкой» DarkBERT будет обучение на всех площадках дарквеба.

Как и его собратья (WormGPT и FraudGPT), новый инструмент взял за основу Google Bard. В этот раз разработчик решил реализовать интеграцию с технологией распознавания изображений — Google Lens.

Известно, что за созданием чат-ботов для злоумышленников стоит человек с ником «CanadianKingpin12». Помимо DarkBERT, специалист работает ещё над одной похожей тулзой — DarkBART.

Исследователи из SlashNext предупреждают в блоге об опасности таких инструментов: они понижают порог вхождения для начинающих киберпреступников. В результате малоквалифицированные «хакеры» могут составлять качественные фишинговые письма, которые будут использоваться в целевых атаках.

«На самом деле мы наблюдаем стремительный прогресс — от WormGPT к FraudGPT, а теперь и к DarkBERT — всего лишь за месяц работы девелопера этих инструментов», — отмечают в SlashNext.

Что касается функциональности, DarkBERT будет представлять собой вредоносную версию Google Bard и задействовать большую языковую модель (БЯМ).

Интересно, что CanadianKingpin12 поделился с исследователями в Telegram видео, на котором демонстрируется обучение DarkBERT на ресурсах дарквеба. Интеграция с Google Lens позволит использовать не только текст, но и изображения, что выгодно отличает его от основанных на ChatGPT инструментах.

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