Банк России классифицировал дропов

Банк России классифицировал дропов

Банк России классифицировал дропов

Финансовый регулятор разделил дропперов (посредников, помогающих мошенникам выводить похищенные деньги) на три категории по выполняемым функциям — заливщиков, транзитников и обнальщиков, а также на две группы по степени осознания своей роли — разводных и неразводных.

Согласно аналитическим документам Банка России, оказавшимся в распоряжении «РИА Новости», всего в России насчитывается около 700 тысяч дропов.

Заливщики отвечают за внесение наличных средств, полученных от курьеров, на указанные заказчиками счета или карты. Транзитники получают деньги на свои карты и затем переводят их на другие счета по реквизитам, которые им предоставляет заказчик.

Самая сложная роль отводится обнальщикам. Их задача — получить деньги на карту и снять их в банкоматах. После этого они либо передают наличные следующим курьерам, либо самостоятельно перевозят деньги в другие регионы для продолжения цепочки вывода средств.

Банк России также выделил две категории дропперов по осознанию ими собственной роли в схеме. Неразводные сознательно участвуют в таких операциях, хотя часто не осознают, что занимаются противоправной деятельностью. Например, они сдают в аренду собственные счета и карты мошенникам.

Разводных дропов, наоборот, используют «в темную». Злоумышленники вовлекают таких людей случайным образом, например, под видом ошибочных переводов, или оформляют на их имена счета и карты с помощью персональных данных, полученных незаконным путем.

В декабре 2024 года Банк России анонсировал создание централизованной платформы, предназначенной для борьбы с деятельностью дропов.

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