Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Злоумышленники активно используют стремление людей приобрести подарки и их готовность тратить больше средств в праздничные периоды. Хотя в основном применяются уже знакомые схемы мошенничества, эксперты прогнозируют заметный рост количества атак с применением технологий искусственного интеллекта.

Как отметил руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Лиги цифровой экономики Виталий Фомин в комментарии для «Известий», мошенники особенно часто пользуются невнимательностью покупателей, которые в спешке выбирают подарки.

В результате возрастает риск потерять деньги или столкнуться с утечкой критически важных данных, а зачастую происходят оба инцидента одновременно.

GR-директор компании «Код безопасности» Александра Шмигирилова подчеркнула, что во многих случаях подарки приобретаются не для одного человека, а для целого коллектива, что позволяет злоумышленникам рассчитывать на гораздо большую прибыль, чем обычно.

Интернет-аналитик компании «Газинформсервис» Марина Пробетс отметила, что в преддверии 8 марта мошенники чаще всего используют традиционные методы: распространение фишинговых ссылок с обещаниями скидок и акций, а также создание поддельных сайтов известных интернет-магазинов и служб доставки цветов. Эти схемы характерны и для других праздничных периодов, таких как Новый год, День всех влюблённых и День защитника Отечества.

Однако, по словам аналитика и исследователя угроз кибербезопасности компании R-Vision Алины Байрамовой, подобные сайты обычно существуют всего несколько дней, успевая собрать деньги и исчезнуть до того, как их деятельность будет раскрыта. Такие ресурсы тщательно копируют оригинальные сайты, а мошенники активно вкладываются в платную рекламу на популярных площадках.

Ещё одной распространённой схемой являются ложные розыгрыши с обещанием крупных призов, где для получения выигрыша требуется оплатить некий «налог» или предоставить данные платёжной карты якобы для верификации. В результате люди теряют деньги или предоставляют преступникам доступ к своим банковским картам, которые затем могут быть использованы для незаконных операций.

Марина Пробетс прогнозирует, что уже в 2025 году киберпреступники могут начать использовать более продвинутые фишинговые атаки с элементами искусственного интеллекта. Это позволит значительно повысить персонализацию вредоносных сообщений и реалистичность поддельных сайтов. Также эксперт считает, что возрастёт количество атак с использованием дипфейков, которые могут распространяться через социальные сети и мессенджеры в виде вредоносных ссылок или убедительных просьб о помощи.

Директор по развитию центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA (ГК «Солар») Александр Вураско рекомендует не передавать личную информацию, такую как логины и пароли от аккаунтов в соцсетях и мессенджерах, а также коды двухфакторной аутентификации, подозрительным ресурсам или незнакомым людям. Дополнительно для защиты от фишинга и вредоносного программного обеспечения он советует использовать надёжные антивирусные решения.

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