Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Персональный антирекорд: в мае в открытый доступ выложили 50 баз данных

Последний месяц весны стал лидером сезонных утечек. 50+ баз попали в даркнет, в марте — всего 16. Еще одна майская особенность: раньше хакеры сливали за деньги, теперь за идею и глобальное кибергосподство.

Информационная лента мая “прошита” новостями про утечки ПДн. Слиты базы Яндекс.Еды и Wildberries, Delivery Club и Гемотеста, не избежал атаки даже портал Geekbrains, продающий курсы по ИБ. По запросу “май утечки” Google выдает один миллион результатов.

“В мае и начале июня в даркнет было выложено рекордное количество баз данных российских компаний — более 50”, — фиксируют статистику в Group-IB.

Прочувствовать нарастание массы можно в сравнении: в марте слили 16 баз, в апреле — 32, и вот в мае уже больше 50 пострадавших.

Особенности майской “хандры” не только в количестве утечек. Важный симптом — базы с ПДн больше не товар для торга, их может скачать любой пользователь. Изменился мотив киберпреступников: смысл не в заработке, а в самом ущербе.

Если посчитать всё вместе, в мае в сеть выложили 600 млн строк данных — это примерно 12 тысяч томов “Войны и мира” Толстого. Еще одной особенностью майских утечек стало их изменившееся качество.

Раньше хакеры “стряпали” базу из открытых данных госпорталов и соцсетей, а публике выдавали её за инсайд. Теперь же утечка “качественная”, она затрагивает чувствительную информацию клиентов и сотрудников:

«Практически все базы включают имена клиентов, их телефоны, адреса, даты рождения, а некоторые — хеш паролей, паспортные данные, подробности заказов или результаты медицинских анализов, — оценивают “контент” сливов в Group-IB. — Актуальность большинства баз — весна этого года».

Фактор инсайдеров и сам вал атак становится оправданием утечек. Эксперты призывают смотреть глубже:

«Проблема такого огромного числа инцидентов — в недостаточной защищенности цифровых активов», — считают в департаменте Threat Intelligence Group-IB.

К началу мая исследователи нашли в открытом доступе 400 тыс. баз данных, хранящихся в открытом доступе. Почти 7 500 были «бесхозными» и хранились на российских серверах. Хакер мог просто «поднять базу с пола» и выкатить в публичную сферу.

Глава Anti-Malware.ru Илья Шабанов обращает внимание на еще один «тренд» весенних утечек:

«Часто ущерб от таких инцидентов может быть сразу не очевиден».

База ПДн целиком или частями может появиться в открытом доступе через неделю, месяц или даже полгода, как это было с последней утечкой у «Ростелекома», когда подозреваемый уволился из корпорации еще в прошлом году.

«Чтобы защитить именно БД, может быть недостаточно использовать банальные средства защиты сетевого периметра, системы обнаружения вторжений, XDR и так далее, — резюмирует Шабанов. — Разумно будет обратить внимание на специализированные системы DAM для мониторинга действий пользователей с БД и системы DLP для защиты баз данных от утечек».

Тем временем государство пытается закрутить “кран утечек” штрафами: Минцифры согласовало проект закона, по которому компания, допустившая утечку должна будет заплатить казне от 1 до 3% от годового оборота.

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