В даркнет слиты паспорта и резюме желающих работать в магазине Rendez-Vous

В даркнет слиты паспорта и резюме желающих работать в магазине Rendez-Vous

В даркнет слиты паспорта и резюме желающих работать в магазине Rendez-Vous

На теневом форуме расшарены документы и база ПДн, якобы только что украденные у интернет-магазина «Rendez-Vous» (одежда и обувь). В файлах в числе прочего обнаружены сканы паспортов и резюме претендентов на вакантное место.

По данным телеграм-канала «Утечки информации», всего предложено к скачиванию 1988 файлов JPG, PDF и DOC общим весом 776 Мбайт. Тот же автор слил таблицы с ПДн, утверждая, что скопировал их из базы данных rendez-vous.ru.

 

Анализ 11 выложенных SQL-дампов показал, что они сделаны 23.01.2024 и содержат следующую информацию:

  • ФИО;
  • имейл (4,5 млн уникальных адресов);
  • телефон (7,6 млн уникальных номеров);
  • дата рождения;
  • пол;
  • адрес прописки;
  • хешированный пароль (MD5 с солью);
  • даты регистрации и последней активности;
  • стоимость покупки, размер скидки, накопленные бонусы;
  • код подарочного сертификата и ПИН для активации.

Выборочная проверка номеров телефона и имейл средствами rendez-vous.ru (функции отслеживания заказов и восстановления пароля) подтвердила, что они числятся в базе зарегистрированных пользователей сайта.

 

Столь короткий срок публикации после взлома, если он действительно произошел, удивителен. Видимо, злоумышленникам понравилось то, как в даркнете отметили Рождество, и они решили преподнести коллегам подарок также на Татьянин день.

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