Утечки демпингуют цены на базы данных

Утечки демпингуют цены на базы данных

Утечки демпингуют цены на базы данных

Массовые утечки снизили стоимость баз в даркнете. При этом сложные наборы данных, в том числе о компаниях, подорожали. Злоумышленников больше интересует прямой доступ к внутренним системам организаций, чем стандартный набор ПДн граждан.

О демпинге цен на утечки пишет “Ъ”.

В 2022 году появилось “много дешевых или вообще бесплатных баз, украденных из интернет-компаний и сервисов, в том числе крупнейших”, рассказывает основатель сервиса разведки утечек данных и мониторинга даркнета DLBI Ашот Оганесян.

“Этот сегмент в объеме вырос более чем на порядок”, — говорит эксперт. Такие базы не содержат внутренней коммерческой информации, а, как правило, только личные данные пользователей.

По оценке Positive Technologies, если прошлом году стоимость подобной “простой” базы составляла $200–250, то в 2022-м — $100–150.

В то же время базы с точной информацией о сотрудничестве клиента с банком и его счетах, по данным DLBI, выросли в цене примерно на 100%. При этом количество таких баз сократилось.

Речь о базах в том числе со служебными переписками, поясняет младший аналитик группы исследования публичных утечек и IM департамента Threat Intelligence Group-IB Семен Боталов. По его оценке, сейчас их стоимость может достигать миллионов рублей.

Самыми дорогими в 2022 году стали базы банковских данных, в том числе если в их краже принял участие сотрудник компании, говорят в ГК InfoWatch.

Стоимость информации по цепочке на черном рынке может вырастать в несколько раз.

“Зачастую продавец, например, менеджер банка, получает не более 30% от цены проданного пакета, а посредники могут зарабатывать больше”, — говорит руководитель направления аналитики и спецпроектов ГК InfoWatch Андрей Арсентьев.

По данным Threat Intelligence Group-IB, только за три летних месяца в Сеть попало 140 баз, причем антирекорд был поставлен в августе — 100 утечек.

В последнее время формируется спрос на доступ к CRM-системам компаний, в которых преступники могут сами получить информацию о сотрудниках и клиентах организаций из первоисточника.

“Это ведет к тому, что узкий круг злоумышленников будет иметь доступ к актуальным и достоверным данным о пользователях”, — объясняет аналитик группы анализа угроз ИБ Positive Technologies Николай Чурсин.

Эксперт предупреждает, продаваться эти данные могут по крайне высокой цене, а применяться в целенаправленных атаках с использованием социальной инженерии на состоятельных граждан, ключевых сотрудников организаций и госорганов.

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