Роскачество показало ловушки удаленной работы

Роскачество показало ловушки удаленной работы

Роскачество показало ловушки удаленной работы

Эксперты Центра цифровой экспертизы Роскачества определили семь наиболее распространенных схем, которые используют мошенники для обмана тех, кто ищет удаленную работу. Они связаны как с прямой кражей, так и с выманиванием конфиденциальных данных.

В Роскачестве предупреждают:

«Если вакансия состоит из расплывчатых фраз о "быстром и высоком доходе" и "уникальном шансе", есть вероятность, что перед вами мошенники. То же самое касается объявлений без конкретики о компании и обязанностях сотрудника».

Наиболее «старой» схемой является требование внести определенную сумму, например, за регистрацию личного кабинета на ресурсе для фрилансеров. После внесения денег «работодатель» исчезает. Как отмечают в Роскачестве, обычно такое предлагают желающим найти работу, связанную с набором текста.

Другой распространенной формой обмана является отсутствие оплаты сделанной работы. Бдительность фрилансера пытаются усыпить тем, что злоумышленники предлагают оформить сотрудничество через сервис-гарант.

«Частая ошибка начинающих фрилансеров — соглашаться на оплату после выполнения заказа. Чтобы не возникало вопросов с оплатой, всегда заключайте договор, даже если речь идет о небольших суммах. С подписанным договором можно обратиться в суд или как минимум пригрозить этим», — советует руководитель Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко.

Очень распространена схема, по которой соискателя просят заполнить анкету по ссылке, которая ведет на фишинговую страничку. С ее помощью злоумышленники перехватывают личные данные и пароли от онлайн-сервисов.

Очень часто «работодатель» вынуждает пройти платное обучение. Однако после его прохождения он или исчезает, или заявляет о том, что соискатель его не прошел.

Мошенники в ходе онлайн-переговоров часто включают функцию записи экрана. В ходе переговоров они требуют войти в приложение обмена сообщениями, не прекращая работы записи экрана. Таким образом они получают доступ к кодам, передаваемым через СМС, что позволяет им перехватывать управление онлайн-банком или учетной записью на Портале Госуслуг.

Соискателя также могут вынудить привязать якобы корпоративную сим-карту к онлайн-банку. После этого злоумышленники просто крадут деньги со счета жертвы.

Еще одна схема связана с оформлением корпоративной банковской карты. Соискатель перенаправляется на страничку банка, заполняет анкету и вносит средства за обслуживание карты. После этого «работодатель» исчезает. Данная схема связана с получением выгод от партнерской программы с банком.

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