Более 100 тыс. паролей хакеров попали в Сеть из-за неосторожности

Более 100 тыс. паролей хакеров попали в Сеть из-за неосторожности

Более 100 тыс. паролей хакеров попали в Сеть из-за неосторожности

Исследователи выявили 120 тысяч систем, содержащих учётные данные участников различных форумов для киберпреступников. Интересно, что многие скомпрометированные аккаунты принадлежат именно злоумышленникам.

Забавную статистику специалистам удалось собрать по факту анализа слитых сведений: оказалось, что киберпреступники часто используют более устойчивые пароли, чем, например, государственные сайты.

Всего эксперты компании Hudson Rock изучили около ста форумов киберпреступной тематики. Вся штука в том, что некоторые «хакеры» случайно заразили свои устройства вредоносными программами, что и привело к сливу учётных данных.

Представленная Hudson Rock статистика говорит о том, что злоумышленникам принадлежали 100 тысяч скомпрометированных компьютеров. А число утёкших связок «логин-пароль» с хакерских форумов превысило 140 тыс.

Помимо анализа публично доступных БД, исследователи изучили логи вредоносных программ, заточенных под кражу информации. Как правило, такие зловреды воруют пароли из браузеров.

Как удалось выяснить, что взломанные устройства принадлежали киберпреступникам (прежде всего начинающим и малоквалифицированным)? Дело в том, что специалисты нашли на этих устройствах дополнительные сведения:

  • Набор других учётных данных (адреса электронной почты, юзернеймы и т. п.);
  • Данные автозаполнения (имена, адреса, телефонные номера);
  • Информацию о системе (имена компьютеров, IP-адреса).

Более 57 тыс. аккаунтов было слито с комьюнити Nulled[.]to. Также в утечках засветились Raidforums, Hackforums и пр.

 

Самые сложные пароли были у участников сообщества BreachForums: более 40% комбинаций состояли как минимум из 10 символов. Однако киберпреступники часто использовали и слабы связки.

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