ИТ-системы Т-Технологии теперь можно проверить на недопустимые события

ИТ-системы Т-Технологии теперь можно проверить на недопустимые события

ИТ-системы Т-Технологии теперь можно проверить на недопустимые события

Компания Т-Технологии (входит в экосистему Т-Банка) представила новую исследовательскую программу, которая выходит за рамки классического поиска уязвимостей. Теперь, помимо поиска технических багов, участникам предлагают тестировать так называемые «недопустимые события» — сценарии, проверяющие, насколько инфраструктура компании устойчива к критическим воздействиям.

Главная особенность программы в том, что она построена по принципу pay-for-impact: вознаграждение начисляется не просто за найденную уязвимость, а за демонстрацию сценария, который реально проверяет устойчивость ключевых систем.

Исследователям не ограничивают направления работы — они могут анализировать мобильные приложения, API, бизнес-логику, интеграции с партнёрами и другие части цифровой инфраструктуры.

Руководитель департамента информационной безопасности Т-Банка Дмитрий Гадарь объяснил идею так:

«Наша цель — не заменить классический баг-баунти, а дополнить его новым направлением. Мы хотим, чтобы исследователи искали комплексные сценарии, способные подтвердить защищённость систем на практике. Это делает безопасность более прозрачной и технологичной».

Пока программа работает в приватном режиме — принять участие в ней могут только приглашённые специалисты.

Ключевые параметры программы:

  • Платформа: Standoff Bug Bounty
  • Модель выплат: pay-for-impact — вознаграждение за воспроизведение PoC, приводящего к подтверждённому «недопустимому событию».
  • Размер выплат: до 3 млн рублей за выявление критического сценария, от 100 тыс. до 1,5 млн рублей — за промежуточные этапы в зависимости от сложности и влияния.
  • Промежуточные итоги: запланированы на 1 апреля 2026 года.

Что такое «недопустимые события»

Под ними понимаются сценарии, которые позволяют проверить, насколько критические компоненты инфраструктуры готовы к серьёзным инцидентам. Среди примеров:

  • попытки несанкционированного доступа к внутренним сервисам;
  • закрепление в базе данных с правами администратора;
  • внедрение кода в цепочку релизов продуктов;
  • обход систем защиты и мониторинга.

В чём новизна подхода

Новая программа делает акцент не на количестве уязвимостей, а на практической устойчивости инфраструктуры. Исследователи могут комбинировать разные векторы атак — от фронтенда до интеграций, — чтобы находить сложные цепочки. Все подтверждённые сценарии автоматически передаются в SOC и другие подразделения для проверки и усиления защиты.

«Для банков особенно важно не только находить уязвимости, но и подтверждать реальную защищённость систем. Мы надеемся, что такой подход станет стандартом для отрасли», — добавил Дмитрий Гадарь.

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