Участники CyberCamp рассказали, как киберучения помогли им в реальной жизни

Участники CyberCamp рассказали, как киберучения помогли им в реальной жизни

Участники CyberCamp рассказали, как киберучения помогли им в реальной жизни

С 20 по 25 октября пройдёт четвёртый по счёту онлайн-кэмп CyberCamp — одно из крупнейших практических событий в сфере кибербезопасности. В этом году основная тема — киберустойчивость: участники будут учиться не только защищать инфраструктуру, но и быстро восстанавливать работу систем после атак.

За шесть дней кэмпа более тысячи специалистов из сотен ИБ-команд будут разбирать реальные сценарии кибератак и способов реагирования на них.

В программе — десятки докладов, практические задания, командные учения и круглые столы. Спикерами выступят эксперты из ведущих российских компаний — от разработчиков решений в области ИБ до представителей крупных ИТ-структур.

Организаторы отмечают, что особенность CyberCamp — приближённость заданий к реальной практике. Участники работают в условиях, близких к тем, что бывают при настоящих инцидентах: анализируют подозрительный трафик, ищут точки проникновения, устраняют последствия атак и восстанавливают системы.

«Сценарии моделировали атаки на веб-приложения, проникновение во внутреннюю сеть, расследование инцидента, реагирование и восстановление. Всё это максимально похоже на реальные ситуации, когда нужно действовать быстро и без полной информации», — вспоминает Артём Серов, участник корпоративной лиги CyberCamp от компании Nordgold.

Для многих участников участие в кэмпе становится не только профессиональным, но и личным испытанием.

«Я участвовал ради азарта — поработать в условиях ограниченного времени и высокой концентрации. Это отличный способ встряхнуться, выйти из рутины и проверить себя», — рассказывает Максим Митрохин из Т1-Иннотех.

При этом CyberCamp остаётся открытым и для новичков. Здесь можно получить базовые практические навыки, познакомиться с инструментами и попробовать себя в роли аналитика по безопасности.

«На CyberCamp я впервые поработал с Wireshark, и потом эти знания пригодились на работе. Задания были максимально приближены к реальности: нужно было понять, как произошёл взлом и какие данные утекли. Главное — не бояться пробовать новое», — говорит студент МИФИ Данил Антипов.

Похожий опыт у студента ВШЭ Артёма Глазыринa:

«Кэмп дал мне навыки анализа логов и работы с SIEM-системами. Эти знания я потом использовал на стажировке. Но главное даже не победа, а опыт и атмосфера — они реально помогают в развитии карьеры».

CyberCamp воспринимается участниками не просто как соревнование, а как площадка, где можно проверить свои знания, получить обратную связь и обменяться опытом с профессионалами.

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