WhatsApp, Telegram, Slack создали новые риски для бизнеса

WhatsApp, Telegram, Slack создали новые риски для бизнеса

WhatsApp, Telegram, Slack создали новые риски для бизнеса

По данным SafeGuard Cyber, в 42% компаний использование мобильного WhatsApp для общения с клиентами повлекло новые киберинциденты. Из найденных индикаторов угроз 66% содержались в сообщениях, ассоциируемых с облачными инструментами совместной работы.

Статистика, включенная в отчет SafeGuard о рисках бизнес-коммуникаций в 2023 году, основана на результатах анализа данных, собранных по клиентской базе ИБ-компании. Ее специализированная платформа обрабатывает сотни млн сообщений на 50+ языках в 72 странах, помогая выявлять угрозы безопасности и нормативно-правовые несоответствия.

Исследование показало рост популярности WhatsApp у сотрудников компаний, однако в сочетании с политикой BYOD это создает дополнительные риски. Потенциально опасными были признаны 42% сообщений в рамках бизнес-обмена в этом мессенджере — против 24% в Telegram, 17% в Slack и 17% в Microsoft Teams.

В бизнес-структурах WhatsApp обычно используется для коммуникаций с клиентами, и каждый такой уполномоченный в среднем отправляет 200 мобильных сообщений в сутки. Адресаты тратят на их просмотр в среднем 15 минут, более 30% посланий начинают читать менее чем через пять минут после получения.

Популярные мессенджеры также зачастую используют злоумышленники, полагающиеся на социальную инженерию. Так, 42% сообщений, вызвавших срабатывание защиты SafeGuard, сопровождались предупреждением о подмене пользователя. В 25% случаев флаг был выставлен из-за аттача, в котором могла содержаться конфиденциальная информация.

Примечательно, что 24% потенциально опасных сообщений WhatsApp, зафиксированных экспертами, не были англоязычными.

«В бизнес-коммуникациях очевиден отход от традиционного имейл, — комментирует гендиректор SafeGuard Cyber Крис Леман (Chris Lehman). — Работники теперь используют популярные мессенджеры вроде WhatsApp и Telegram не только в личной жизни, но и в интересах бизнеса. Это повышает производительность труда, однако наши данные показывают, что такое применение приложений создает новые точки входа для злоумышленников».

В результате на смену BEC (Business E-mail Compromise, атаки посредством компрометации бизнес-почты), пришла новая угроза — BCC (Business Communication Compromise, атаки через компрометацию бизнес-коммуникаций). У многих организаций нет эффективной защиты от этой напасти, так как слабое звено — человеческий фактор — осталось прежним.

Решить новую проблему, по мнению экспертов, помогут повышение видимости всех коммуникационных каналов в организации, а также контекстный анализ. Контекст и намерения злоумышленников, использующих социальную инженерию, хорошо выявляют инструменты машинного обучения и ИИ.

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