Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

В конце июня стало известно о компрометации данных 700 миллионов пользователей деловой социальной сети LinkedIn, а теперь сам виновник решил рассказать о своих мотивах. Оказалось, что киберпреступник собрал все эти сведения просто забавы ради.

Как известно, потешный хакер не взламывал учётные записи и, конечно же, не проникал в системы LinkedIn. Находчивый киберпреступник просто использовал софт для сбора данных пользователей с веб-страниц.

Подобные методы вызывают ряд споров, поскольку сторонники сбора информации утверждают, что в этом нет ничего противозаконного — собираются исключительно общедоступные сведения, однако есть и противоположенное мнение: используемые API открывают доступ к большему количеству данных, чем отображается на сайтах. В этом случае пользователи не могут понять, какую именно информацию получили сторонние лица.

Более того, отдельные эксперты называют такого рода инциденты «реальными утечками», поскольку соцсеть допустила фиксацию и автоматический сбор пользовательских данных. Так или иначе, представители BBC News поговорили с Томом Линером — человеком, взявшим на себя ответственность за сбор сведений о пользователях LinkedIn.

Как отметил сам Линер, сбор данных 533 миллионов профилей Facebook, о котором все говорили в апреле, — тоже дело его рук. В беседе с BBC News Том также уточнил, что при создании базы данных пользователей LinkedIn использовался такой же подход.

«У меня это заняло несколько месяцев. Было достаточно сложно [собрать БД — прим. AM], поскольку мне пришлось взломать API LinkedIn. Если отправлять слишком много запросов единовременно, система может навсегда забанить тебя», — цитирует издание злоумышленника.

При этом стоит отметить, что сама LinkedIn отрицает использование своего API. К слову, Трой Хант, создатель сервиса HaveIBeenPwned.com, не считает этот эпизод утечкой.

Том Линер признался, что собрал данные пользователей для развлечения, однако он всё равно продаёт сформированную базу данных за $5000. Видимо, финансовая мотивация также присутствовала в действиях господина Линера.

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