Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница волгоградского банка продала знакомому кодовые слова одиннадцати клиентов финансового учреждения, с помощью которых злоумышленник украл с их счетов более 4 миллионов рублей.

Сотрудница работала специалистом по обслуживанию клиентов и имела доступ к их персональным данным, в том числе к кодовым словам. Женщина в течение пяти месяцев за небольшое вознаграждение предоставляла своему знакомому сведения о персональных кодовых словах одиннадцати клиентов.

С помощью этих данных мошенник обращался в контактный центр и получал необходимую информацию о человеке, чтобы воспользоваться услугой «Мобильный банк». Всего за указанный срок было похищено около 4,3 миллионов рублей. В результате в отношении работницы было возбуждено уголовное дело по статье «Незаконное разглашение сведений, составляющих банковскую тайну».

Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion:

 

«Не все утечки можно предотвратить с помощью DLP-систем. Как в данном случае. Кодовое слово, контакт поставщика или сумма контракта — информация, которую легко запомнить и "вынести" за условный периметр в голове. Технические средства защиты информации будут бессильны. Однако для банков, страховых компаний, госучреждений остро стоят проблемы избыточного доступа к информации, лёгкости использования современных средств передачи данных, уловки социальных инженеров и пресловутый человеческий фактор — именно они определяют порядка 90% внутренних утечек».

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