Почта Mail: 13% заблокированных писем содержали запароленные архивы

Почта Mail: 13% заблокированных писем содержали запароленные архивы

Почта Mail: 13% заблокированных писем содержали запароленные архивы

Команда антиспама Почты Mail остановила новую волну фишинговых рассылок с запароленными RAR-архивами. За последний месяц на такие сообщения пришлось 13% заблокированных писем. Схема рассчитана на тех, кто привык получать документы быстрее, чем успевает проверить отправителя.

Мошенники рассылают контракты, запросы на подписание бумаг и уведомления о неких обстоятельствах.

Для солидности добавляют ссылки на федеральные законы, выдерживают деловой тон и требуют срочно изучить вложение.

Пароль от архива заботливо указывают прямо в письме. Выглядит почти как дополнительная защита, но работает наоборот: внутри спрятана вредоносная программа.

После запуска она может похитить учётные данные, открыть доступ к устройству или помочь злоумышленникам добраться до персональной и корпоративной информации.

Момент для атаки выбран не случайно. Во время сдачи налоговой и квартальной отчётности растёт поток писем, связанных с НДС, НДФЛ, УСН и другими обязательными документами. В такой почтовой суете очередной архив с грозным названием выглядит безобидно, на это и рассчитывают мошенники.

В Почте Mail каждое сообщение проверяют более 30 ML-моделей и антиспам-фильтров. Система анализирует признаки фишинга, проверяет отправителей и отмечает подтверждённые организации зелёным щитом.

Пользователям советуют не поддаваться на требования открыть немедленно, внимательно проверять адрес отправителя и не запускать исполняемые файлы из неожиданных вложений. Пароль рядом с архивом — не знак надёжности.

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