Хакеры активно ищут инсайдеров в российских компаниях

Хакеры активно ищут инсайдеров в российских компаниях

Хакеры активно ищут инсайдеров в российских компаниях

Количество предложений сливать данные российских компаний изнутри выросло в четыре раза. “Офферы” размещают в даркнете и Telegram. Вознаграждение инсайдера равно четырем окладам, а возможный штраф не превышает 20 тысяч рублей.

О росте спроса на услуги инсайдеров пишет “Ъ”. Злоумышленники предлагают сотрудникам российских компаний открыть доступ к внутренним данным или запустить в систему вредоносный код.

Если раньше подобные предложения размещались только в даркнете, то с весны этого года они стали появляться в профильных Telegram-каналах, рассказывают эксперты по кибербезопасности компании Phishman.

“Стоимость поиска паспортных данных человека по номеру телефона в базе может варьироваться от 2 тыс. до 7 тыс. руб., а отслеживание мобильного — от 80 тыс. руб.”,— говорит гендиректор Phishman Алексей Горелкин.

Рост спроса на инсайдеров в российских организациях подтверждает директор центра противодействия мошенничеству Павел Коваленко из компании “Информзащита”:

“Всплеск инсайдерских предложений пришелся на весну этого года как в даркнете, так и в публичном поле. При этом цель хакерской атаки уже не так важна, на первый план выходит массовость. Кроме того, не так важны стали квалификация или подкованность инсайдеров в IT”.

Эксперты не знают точное число откликов на подобные офферы — координация действий проходит уже на закрытых ресурсах. Но всплеск предложений примерно равен росту весенних утечек и атак.

В этом году, действительно, уменьшалась цена “совести сотрудника”, все громкие утечки года так или иначе связаны с человеческим фактором, подтверждает создатель бота “Глаз Бога” Евгений Антипов.

“Стандартная ситуация для компаний — отдать доступ к панели управления заказов, получить через одного человека утечку 100% данных пользователей, а после в службе безопасности сообщить, что виной утечки был фишинг. И никто не понесет ответственности”, — говорит эксперт. По словам Антипова, оплата подобной “работы” достигает четырех окладов сотрудника.

Закон все еще остается достаточно мягким в отношении лиц, совершающих противоправные действия с базами данных, несмотря на то что за последние годы ущерб от таких действий растет в геометрической прогрессии, соглашается партнер фирмы “Рустам Курмаев и партнеры” Дмитрий Горбунов.

Сотрудника, отработавшего персональные данные “с ошибкой”, штрафуют максимум на 20 тыс. рублей.

Эксперты предупреждают: летнее относительное затишье заканчивается, осенью может начаться новый “сезон”, количество утечек вырастет.

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