Не хотим учиться: названы самые распространённые слитые пароли 2020 года

Не хотим учиться: названы самые распространённые слитые пароли 2020 года

Не хотим учиться: названы самые распространённые слитые пароли 2020 года

Как вы думаете, стали ли пользователи уделять больше внимания паролям от своих аккаунтов в 2020 году? Может, пароли стали сложнее? К сожалению, это не так, согласно исследованию специалистов в области кибербезопасности.

В 2015 году наиболее часто используемыми паролями стали «123456» и «password». Удивительно, но спустя пять лет картина осталась практически такой же.

Исследователи из NordPass изучили 275 699 516 паролей, фигурировавших в утечках 2020 года. В результате эксперты составили список из 200 самых распространённых учётных данных.

Большинство паролей, к сожалению, оказались невероятно простыми, на их подбор у злоумышленников уйдёт менее секунды. Лишь 44% отобранных паролей можно назвать уникальными.

Итак, вам наверняка интересно, какими оказались самые распространённые пароли. В первую пятёрку вошли: «123456», «123456789», «picture1», «password» и «12345678».

Выделить из топ-5 можно, пожалуй, лишь «picture1» — у злоумышленников уйдёт приблизительно три часа на взлом такого пароля при помощи брутфорса. Другие же пароли ещё хуже — на их подбор потребуются считаные секунды.

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