Утечка данных вернула Луизиану к чекам

Утечка данных вернула Луизиану к чекам

Банк JPMorgan Chase уведомил правительство Луизианы (США) о возможной компрометации персональных данных жителей штата, сообщает портал nola.com. Администрация Луизианы совместно с банком выпускает пластиковые карты для жителей штата.

На эти карты начисляются пособия по безработице, материальная помощь на детей. Представители банка считают, что неизвестным лицам удалось получить доступ к базе данных, где содержалась информация о держателях карт, эмитированных банком для администрации штата, передает infowatch.ru.

«В банке сказали, что они даже не знают, какие данные жителей оказались в руках злоумышленников», – заявил Байрон Хендерсон (Byron Henderson) директор по связям с общественностью департамента налогов и сборов Луизианы.

За последний год это уже вторая утечка данных жителей штата из JPMorgan Chase. В результате предыдущего инцидента пострадали тысячи луизианцев. В итоге администрация штата приняла решение, что налоговые возвраты должны осуществляться путем выдачи бумажных чеков, как это было ранее, до перехода на пластиковые карты

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