Сбер предложил собирать надёжные пароли в Змейке

Сбер предложил собирать надёжные пароли в Змейке

Сбер предложил собирать надёжные пароли в Змейке

На портале по киберграмотности «Кибрарий» появилась «Змейка», в которой вместо яблок нужно собирать символы для будущего пароля. Игровой тренажёр от «Сбера» доступен бесплатно и не требует регистрации. Правила простые: пользователь управляет змейкой и подбирает разбросанные по полю буквы, цифры и специальные знаки.

На всё даётся 90 секунд. Затем система проверяет получившуюся комбинацию и сообщает, соответствует ли она критериям надёжного пароля.

Разработчики предлагают использовать собранную строку для защиты учётных записей. Идея в том, что игра поможет получить более сложную и менее предсказуемую комбинацию, чем очередные qwerty, password или имя кота с годом рождения.

По оценкам экспертов, 60% паролей удаётся взломать в течение первого часа. Современные инструменты перебора работают не вслепую: они используют словари, популярные шаблоны и базы уже утёкших комбинаций. Поэтому человеческая оригинальность вроде замены буквы «о» на ноль давно никого не впечатляет, особенно алгоритмы.

Даже хаотичный удар по клавиатуре не всегда даёт настоящую случайность. Для защиты от автоматического подбора специалисты советуют использовать длинные пароли с буквами разных регистров, цифрами и специальными символами.

Впрочем, победа в «Змейке» ещё не делает аккаунт неуязвимым. Один и тот же пароль нельзя ставить на разные сервисы, а хранить десятки уникальных комбинаций удобнее в менеджере паролей. Для важных учётных записей также стоит включить двухфакторную аутентификацию.

Получился генератор паролей для тех, кому обычные генераторы кажутся слишком скучными: сначала полторы минуты гоняешь змейку, потом защищаешь добычей аккаунт. Главное — не записывать результат на стикере у монитора.

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