Сотрудница Hale & Hearty воровала данные кредитных карт

Сотрудница Hale & Hearty воровала данные кредитных карт

Сотрудница нью-йоркской компании Hale & Hearty, специализирующейся на доставке быстрого питания, копировала данные кредитных карт клиентов с помощью скиммера. Устройство она получила от своего друга, который, по данным полиции, возглавлял преступную группу из 11 человек, сообщает портал nbcnewyork.com.

Специалисты отмечают, что только за одну смену девушка успевала копировать данные 20 кредитных карт. Затем эти данные попадали к другим членам группы, которые изготавливали поддельные кредитки, покупали драгоценности, дизайнерскую одежду и электронику. Только на развлечения и отдых сотрудница Hale & Hearty и ее друг потратили более 200 тыс. долл. США, передает infowatch.ru.

Описанный способ мошенничества с кредитными картами был крайне популярен несколько лет назад. В настоящее время серьезные преступники предпочитают удаленно взламывать базы данных, содержащие сведения о кредитных картах. Либо централизованно внедряют вредоносные программы на устройства считывания карт – POS-терминалы, как это было в случае с атакой на Target.

Менее «продвинутые» преступники, впрочем, действуют по старинке. Портал databreaches.net сообщает о сотруднице McDonalds, которая также копировала данные кредитных карт клиентов с помощью скиммера. Этот способ «подработки» девушке предложил ее знакомый по социальной сети. По сведениям правоохранителей, «знакомый» целенаправленно искал в интернете девушек, работающих в ресторанах, чтобы получить доступ к платежным данным. Вычислить таинственного «знакомого» удалось сравнительно легко. В его аккаунте соцсети Instagram полиция нашла фотографию диплома, где было указано полное имя незадачливого мошенника.

Комментирует Сергей Хайрук, аналитик компании InfoWatch: «Несмотря на высокий риск разоблачения, хищение данных платежных карт работниками магазинов, кафе, ресторанов сохраняет популярность. Преступников привлекает простота, с которой они получают доступ к платежным данным, и кажущаяся безнаказанность. Кроме того, культура работы с платежными данными в сфере обслуживания остается довольно низкой, что неоднократно отмечалось в исследованиях нашего Аналитического центра».

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