ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

Госдума в первом чтении приняла законопроект, согласно которому банки будут обмениваться информацией о счетах лиц, которых киберпреступники используют для выведения похищенных средств (дропперы).

Специалисты указывают на необходимость учесть ошибки, допущенные при введении черного списка отказников — клиентов банков в рамках антиотмывочного закона. Также эксперты сходятся во мнении, что борьба с дропперами необходима.

«В документе предполагается регламентировать обмен банков информацией о счетах так называемых дропперов — физических и юридических лиц, через которые проходят похищенные деньги», — цитирует kommersant.ru Центральный банк России, который, к слову, принимал активное участие в работе над проектом.

Сам процесс обмена информацией предполагается осуществить через ФинЦЕРТ, задача ФинЦЕРТ — формировать единую базу о хищениях или попытках хищений денежных средств и доводить эту информацию до рынка.

Специалисты отмечают, что в настоящее время борьбу в дропперами осложняют банковская тайна и невозможность отказать клиенту в обслуживании.

Интересно, что несколько дней назад стало известно, что 26-летний саратовец заполучил копию сайта одного из крупных банков. После этого он немного доработал эту копию и пустил в Сеть. Параллельно Саратовец в социальной сети «Одноклассники» разместил рекламный ролик, призванный заманить доверчивых пользователей на поддельный сайт.

В этом ролике утверждалось, что данный банк проводит акцию, а его клиенты могут получить вознаграждение. Было лишь одно условие — необходимая регистрация на сайте.

Нетрудно догадаться, что пользователи, введя свои реальные учетные данные от личного кабинета, становились жертвой злоумышленника. Украденные у пользователей денежные средства саратовец переводил сначала на электронные кошельки, а оттуда выводил на банковскую карту.

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