В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

За первые восемь месяцев 2025 года количество фишинговых писем, созданных с использованием искусственного интеллекта (ИИ), увеличилось в 1,5 раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Такие данные приводит исследование RED Security. По оценкам аналитиков, применение ИИ повышает эффективность фишинговых кампаний благодаря большей убедительности и точности таргетинга.

В целом объём подобных рассылок вырос на 53% в годовом выражении.

Использование ИИ в фишинговых атаках становится глобальной тенденцией. Для успешной атаки злоумышленнику теперь достаточно всего 40 секунд. Такая скорость достигается за счёт высокой скорости генерации писем, их массовой рассылки и быстрого получения доступа к данным. При этом письма практически неотличимы от настоящих по содержанию и оформлению. В 2024 году на проведение атаки требовалось в среднем на 10 секунд больше.

Фишинг стал вторым по распространённости способом проникновения в ИТ-инфраструктуру компаний, его доля составила 30%. Это немного ниже, чем в предыдущие месяцы, когда данный метод был доминирующим. Чаще всего злоумышленники использовали вредоносные вложения в письмах.

На первом месте оказалось использование учётных данных сотрудников, оказавшихся в открытом доступе после утечек. Этот способ применялся в 35% атак — на 13 процентных пунктов больше, чем годом ранее.

«Это свидетельствует о том, что базы скомпрометированных корпоративных учётных записей, доступные в даркнете, содержат достаточно информации для атак на крупнейшие российские компании, чем всё активнее пользуются злоумышленники», — отмечается в отчёте.

Третьим по распространённости методом (20%) стала эксплуатация уязвимостей и ошибок конфигурации в приложениях, доступных через публичный интернет. При этом только в 40% компаний в полной мере проводится аудит защищённости сетевого периметра и контроль уязвимостей.

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