Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

На прошедших выходных завершились международные соревнования по этичному хакингу CTFZone 2020, организатором которых выступила компания BI.ZONE. В финал прошли команды из России, Китая, Италии, США, Польши и Японии.

На соревнованиях CTF (Capture The Flag) команды специалистов пробуют свои силы в решении практических задач из области кибербезопасности. За это они получают уникальный набор символов, который как раз и называется «флагом».

Если команда побеждает на турнире CTFZone, она автоматически получает место в финале DEF CON CTF. Всего таких соревнований, открывающих путь в  финал DEF CON CTF, по всему миру шесть.

В этот раз из-за непростой эпидемиологической ситуации финал соревнования проходил онлайн (формат — Attack/Defense). Каждой команде дали по серверу или небольшой сети, функционирование и защиту которой необходимо было поддержать.

Параллельно этичные хакеры должны были выявить как можно больше уязвимостей в сервисах своих противников. Участвующим в конкурсе нужно было продемонстрировать подготовленность во многих областях: безопасность приложений, прикладная криптография, обратный инжиниринг.

После напряжённой борьбы, которая длилась 24 часа, призовой фонд в размере $18 000 достался командам из России и Китая, занявшим первые три места. Первое место досталось российской команде, которая теперь имеет право выступить в финале DEF CON CTF.

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