На мошенничество попадаются даже профессионалы в ИТ и ИБ

На мошенничество попадаются даже профессионалы в ИТ и ИБ

На мошенничество попадаются даже профессионалы в ИТ и ИБ

Фишинговые атаки становятся всё более изощрёнными. В ловушки злоумышленников попадаются даже опытные специалисты в сфере ИТ и информационной безопасности. Эффективность атак повышается за счёт применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого знания цифровых привычек потенциальных жертв.

Как отметила в комментарии для сетевой «Газеты.ru» академический директор онлайн-магистратуры «Информационная безопасность» Skillfactory и МИФИ Ирина Подборская, современный фишинг давно вышел за рамки массовых рассылок с орфографическими ошибками и подозрительными ссылками.

Сегодня злоумышленники используют тонкие методы социальной инженерии, сочетая возможности ИИ с глубоким пониманием цифрового поведения людей. Они с высокой точностью копируют визуальный стиль корпоративных сервисов, применяют дипфейк-технологии для подделки голоса коллег и их манеры общения. В результате жертва нередко даже не догадывается, что общается с мошенниками.

«Сейчас уже недостаточно просто не кликать по странным ссылкам. В письмах мошенников нет ошибок — они написаны в том же стиле, что и сообщения ваших коллег. Подделка голоса руководителя во время звонка стала обычной практикой», — подчеркнула Ирина Подборская.

В итоге на удочку фишеров попадаются и профессионалы. Одной из причин остаётся автоматизм действий: сотрудники привыкают без сомнений открывать письма от коллег, формы входа в рабочие сервисы или уведомления от банков, которые выглядят привычно и вызывают доверие.

Ирина Подборская привела пример атаки на бухгалтера. Тот получил документ на подпись в электронном виде, а звонок «двойника» генерального директора убедил его в срочности перевода. Избежать потери денег помогло лишь правило всегда уточнять подобные запросы в мессенджере.

«Эффективная защита строится не на проверке ссылок, а на формировании новых цифровых привычек. Лучше всего работает так называемый ритуал безопасности. Например, любая финансовая просьба должна проверяться по другому каналу, а любая ссылка — через менеджер паролей. Сегодня важно учиться не просто «не кликать», а распознавать поведение атаки и действовать профессионально», — советует эксперт.

По её мнению, надёжная защита от фишинга требует выработки сценариев поведения: проверять источник любых запросов через независимый канал связи (звонок, мессенджер, личная встреча, если это возможно), выявлять уязвимые точки в рабочих процессах и выстраивать для них дополнительные проверки.

Рекомендуется использовать разные профили, а лучше — отдельные устройства для финансовых операций, рабочих и личных коммуникаций. Необходимо регулярно — хотя бы раз в месяц — проводить мини-аудит цифровой среды: очищать сохранённые пароли в браузере, пересматривать списки доверенных устройств, проверять, нет ли подозрительных перенаправлений почты. И, наконец, важно «замедлять реакцию» — давать себе хотя бы минуту на проверку даже самых срочных запросов.

Защита от атак на сотрудников стала одной из ключевых тем конференции «ИБ без фильтров», организованной «Контур.Эгида». Своими наблюдениями и практическими подходами к борьбе с фишингом поделились представители ряда компаний.

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