Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Проведенный в DLBI анализ 44 млн скомпрометированных учеток, найденных в открытом доступе в 2023 году, показал, что пароли «123456» и «123456789» по-прежнему очень популярны, в том числе в зонах RU и РФ.

В выборку в числе прочих попали результаты крупных утечек (свыше 10 млн записей): с игрового сервера lsbg.net, из аналитической компании Zacks Investment Research, сети медлабораторий «Хеликс», российского сервиса Qzaem, мобильного приложения оплаты ParkMobile (используется в Северной Америке).

Список наиболее распространенных юзернеймов возглавили info, admin, mail, office, contact. Из имейл, используемых в качестве логинов, в ТОП-5 вошли адреса Gmail, Yahoo, Hotmail, Mail.ru и Рамблер-почты.

Новые рейтинги популярности паролей, составленные исследователями, выглядят следующим образом:

 

Ведущая десятка кириллических паролей, как оказалось, большим разнообразием не отличается. Русскоязычные пользователи особо себя не утруждают и чаще всего жмут по очереди буквы верхнего ряда на клавиатуре:

  1. йцукен
  2. подружка
  3. пароль
  4. 12345Е
  5. ЙЦУКЕН123
  6. привет
  7. 123йцу
  8. марина
  9. йцукен12345
  10. йцукенгшщз

Несколько лет назад россияне при выборе логина проявляли больше фантазии: на тот момент, кроме «йцукен» и тупого «пароль», в моде были имена друзей-подруг, признания в любви и уменьшительно-ласкательные прозвища.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru