Баг-хантеры нашли 300 уязвимостей в Т-Банке и Wildberries, получили 8 млн

Баг-хантеры нашли 300 уязвимостей в Т-Банке и Wildberries, получили 8 млн

Баг-хантеры нашли 300 уязвимостей в Т-Банке и Wildberries, получили 8 млн

Завершился шестой международный Standoff Hacks. В этом году участники взялись за ресурсы Т-Банка и Wildberries — и нашли почти 300 уязвимостей за две недели. Общая сумма вознаграждений превысила 8 миллионов рублей.

В Standoff Hacks участвовали 30 исследователей — из России и других стран. Формат предельно честный: две недели, открытый скоуп и реальные цели.

В этом году мероприятие впервые совпало с международной конференцией BSides Ahmedabad, где Standoff Bug Bounty получил статус Bug Bash Partner.

Т-Банк: рекордные выплаты и миллион за одну находку

Исследователи проверяли публичные ресурсы, участвующие в открытой программе Bug Bounty Т-Банка. В этот раз вознаграждения повысили, и результат не заставил себя ждать: за две недели специалисты нашли десятки технических уязвимостей — в основном Broken Access Control (BAC) и XSS.

В сумме баг-хантеры заработали 4,5 миллиона рублей, а максимальная награда составила около 1 миллиона рублей.

«Для нас участие в Standoff Hacks — это способ проверить систему под реальной нагрузкой исследователей со всего мира. Такой формат работает: синергия российских и зарубежных участников помогает находить больше проблем и делать сервис безопаснее», — рассказала Елизавета Дудко, Bug Bounty Lead Т-Банка.

Wildberries предложил участникам расширенный скоуп, добавив к публичной программе OSINT-направление и несколько новых сервисов. За две недели компания получила 175 отчетов, из которых 64 были приняты. Чаще всего исследователи находили утечки чувствительных данных (Sensitive Information Disclosure) и ошибки доступа (BAC, IDOR).

Общая сумма выплат составила около 3,5 миллиона рублей. Максимальные награды — 500 тысяч рублей — получили иностранные исследователи orwagodfather и m0m0x01d. Среди российских участников отличились kedr (350 тыс.) и rolegiv (300 тыс.).

«На Standoff Hacks было видно, что участники действительно погружаются в работу. Мы получили не только полезные отчеты, но и ценный обмен опытом с исследователями из разных стран», — отметил Александр Хамитов, руководитель направления продуктовой безопасности Wildberries & Russ.

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