В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В RTM Group фиксируют рост активности мошенников, атакующих россиян с помощью дипфейков. В первый месяц 2024 года исследователи насчитали более 2 тыс. таких инцидентов.

Примерно в 70% случаев злоумышленники пытались с помощью голосовых дипфейков выманить деньги у граждан, выдавая себя за родственника, коллегу или знакомого. В атаках на сотрудников организаций использовались сгенерированные ИИ аудиосообщения руководителей, при этом обманщики требовали предоставить интересующую их информацию либо перевести крупную сумму на указанный счет.

Рост подобных злоупотреблений в RTM объясняют расширением доступа к ИИ-технологиям. В прошлом году в паблик были слиты алгоритмы для подмены голоса почти в реальном времени; также в интернете плодятся услуги по созданию дипфейков на основе образцов аудио- и видеозаписи.

Убедительные имитации известных личностей помогают мошенникам обирать доверчивых инвесторов, продвигая сомнительные проекты. В ВТБ также зафиксированы случаи подмены биометрии клиента (голоса) и кражи денег с помощью фейковой видеоконсультации банка.

«К сожалению, успешность была 100 из 100, — цитируют «Известия» выступление зампредправления ВТБ Вадима Кулика на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах». — К этому виду фрода мы пока не готовы, Здесь нужно будет создавать серию новых процессов и новых технологий».

В отсутствие специализированных решений на рынке банки пытаются защитить клиентов от дипфейк-атак посредством отслеживания аномалий (переводы больших сумм на незафиксированные ранее счета, оформление крупных кредитов). В таких случаях банк может приостановить операцию и уведомить клиента о рисках.

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