iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

Apple готовит для iOS 27 новый фреймворк Trust Insights, который должен помогать приложениям замечать, что пользователя прямо сейчас могут разводить мошенники. Причём речь не о классическом антивирусе, а о попытке поймать социальную инженерию в процессе, когда человек сам переводит деньги, меняет настройки аккаунта или отправляет данные.

Apple объясняет проблему просто: такие атаки сложно ловить автоматически, потому что действия выполняет сам пользователь, аутентифицированный и вроде бы легитимный.

Особенно это актуально на фоне скамов с техподдержкой, фейковыми сотрудниками ведомств, семейными ЧП и дипфейками.

Trust Insights будет в основном работать на устройстве и анализировать не содержание сообщений, писем или фотографий, а поведенческие сигналы: паттерны взаимодействия, время, контекст и базовые данные сенсоров.

Если система решит, что пользователя, возможно, инструктируют мошенники, она присвоит операции средний или высокий уровень риска.

 

После этого приложение сможет показать предупреждение, добавить задержку, запросить дополнительную проверку или усложнить выполнение опасного действия. Например, перед платежом, сменой данных аккаунта, отправкой сообщения, подписанием документа или использованием дорогих ресурсов вроде ИИ-инференса.

Apple подчёркивает, что Trust Insights не читает содержимое Фотографий, Сообщений и Почты. Данные анализируются локально, сразу отбрасываются, а на серверы Apple уходит только итоговое значение риска. Там его могут сопоставить с данными аккаунта и признаками необычной активности, после чего система вернёт финальную оценку.

Отключить Trust Insights можно будет в настройках, но Apple предусматривает период ожидания. Логика понятна: мошенник вполне может наказать жертве срочно выключить защиту, иначе деньги пропадут.

Для разработчиков это новый инструмент, который позволит не просто молча проводить операции, а вмешиваться в момент, когда пользователь уже почти наступил на цифровые грабли.

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