"Операция Antisec" достигла необычных результатов

"Операция Antisec" достигла необычных результатов

Вдохновившись собственными достижениями, взломщики из хакерских групп Lulz Security и Anonymous организовали совместное мероприятие, которое получило наименование "Operation Anti-Security". Злоумышленники фактически предложили всем желающим попробовать себя в противозаконной деятельности, заявив, что будут всячески поощрять любые кибернападения - в особенности те, что направлены против государственных ведомств. Что ж - каков охотник, такова и добыча.


На днях участники "операции" отметились несколькими деяниями: получили управление Twitter-аккаунтом редакции Fox News, разместив через него ложные сообщения об убийстве президента США, а также извлекли некоторое количество учетных данных с одного из побочных серверов Apple. Оба эти события получили довольно широкое освещение, хотя назвать их чрезвычайно масштабными сложно. Впрочем, так или иначе "операция" получила нужную ей рекламу.

Однако наряду с упомянутыми выше свершениями взломщики "из народа" добились и других интересных и необычных результатов, которые были обойдены вниманием новостных агентств. Скажем, некто под именем "f1esc" выложил на небезызвестный ресурс The Pirate Bay объемный архив (порядка 600 Мб), названный "Данные о выборах в Австралии" и сопровождаемый отметкой #Antisec, которой участники "операции" помечают все свои неправедно добытые материалы.

Журналисты зарубежных СМИ, внимательно осмотрев архив, обнаружили ряд любопытных особенностей - вроде того, что данные, в нем содержавшиеся, относились вовсе не к общегосударственным выборам (как думал взломщик), а всего лишь к локальному волеизъявлению жителей одного штата Австралии - Нового Южного Уэльса. Впрочем, самый интересный аспект инцидента состоит в другом: "народный взломщик" украл... общедоступные данные.

Согласно сведениям, предоставленным австралийским журналистом Дарреном Паули, "похищенная" информация о результатах выборов располагалась (и по-прежнему располагается) на публичном FTP-сервере местного избирательного ведомства, который был развернут еще в марте этого года специально для того, чтобы разместить на нем эти данные и позволить любому желающему ознакомиться с ними. Об этом говорится в пресс-релизе на официальном сайте избиркома.

Должно быть, хакер был немало удивлен тем, как легко ему удалось обойти системы защиты и похитить конфиденциальные сведения. Что ж - пожелаем ему и его коллегам дальнейших успехов в трудном и опасном деле добывания информации, находящейся в открытом доступе.

The Register

Письмо автору

" />

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