И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

И снова СДЭК: в даркнет выложили базу данных транспортной компании

Новая порция содержит три файла. В открытый доступ слили минимум 330 тысяч клиентов экспресс-доставки. Дамп одного документа совсем свежий, его сделали 5 июля.

В базе имена, телефоны, почтовые и электронные адреса, треки доставки и пункты самовывоза.

Про очередной слив СДЭКа накануне вечером написал Telegram-канал “Утечки информации”. Свободно скачать можно три файла.

Первый client.csv содержит полную информацию о 330 тыс. клиентов: фамилии получателя, электронки, название компании-отправителя и даже пункт самовывоза.

Второй файл contragent.csv сдаёт контрагентов СДЭКа. 30 тыс. строк с информацией о “физиках” и компаниях на русском и английском языках, телефоны, адреса и треки обновлений. Именно этот файл, судя по датам, был скопирован 5 июля.

Третий документ phone.csv касается телефонов и идентификаторов отправителя / получателя. Данные связаны с первым файлом. После удаления дублей остается почти 25 млн телефонных номеров.

Первая утечка у СДЭКа случилась в феврале. В сеть попали две таблицы с ФИО, телефонами и адресами: один файл содержал 460 млн строк, второй — 820 млн. Оператор подтвердил потерю данных, обвинив хакеров во взломе системы. Клиенты СДЭКа подали на компанию в суд и требуют компенсации. В мае база экспресс-доставки пополнила и карту утечек Яндекс.Еды, ГИБДД, Билайн и Wildberries.

Напомним, Минцифры сейчас дорабатывает законопроект о штрафах за утечки. По первому “сливу” предлагают установить фиксированную ставку, за второй прокол — оборотный штраф. Деньги могут пойти в Фонд, который будет выплачивать компенсации пострадавшим.

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