154 утечки баз данных компаний России в 2025 году

Войти

России в январе-июне 2025 года По итогам первого полугодия 2025 года выявлено 154 утечки баз данных российских компаний. Одним из основных источников получения данных о компаниях и их клиентах стала выгрузка из CRM-систем. Треть утечек этого года приходится на ритейл. Такие данные приведены в исследовании компании F6. Всё течет и не меняется Специалисты F6, разработчика технологий для борьбы с киберпреступлениями, подсчитали, что с января по июнь 2025 года в публичный доступ «утекли» 154 базы данных российских компаний. Это базы, которые были впервые выложены в открытый доступ на андеграундных форумах и в тематических Telegram-каналах. Год назад за этот же период было обнаружено 150 случаев публикации таких баз данных. Одним из популярных источников получения данных о компаниях и их клиентах стала выгрузка из CRM-систем. Как указывает компания, все данные об утечках, упоминаниях в Darkweb собираются в режиме реального времени – это позволяет получать доступ даже к удаленным или измененным сообщениям и делать более эффективным проактивное реагирование на угрозы. В частности, по данным компании, в первом квартале 2025 года обнаружено 67 новых публикаций, а во втором - 87 новых случаев. В целом, как показало исследование, за первое полугодие 2025 года в открытом доступе оказалось около 198,6 млн строк пользовательских данных, в числе которых такая чувствительная информация, как фамилия, имя, отчество пользователей, адреса их проживания, пароли, даты рождения, паспортные данные, телефонные номера, электронные почтовые адреса. Исследование показало, что большинство похищенных баз данных было выложено в публичный доступ бесплатно для нанесения наибольшего ущерба компаниям и их клиентам – точно так злоумышленники делали и в прежние годы. Треть утечек этого года приходится на ритейл (37%). В первую очередь, это интернет-магазины и другие различные платформы для онлайн-шопинга. Публикация утечек из сферы услуг составила 7,7%. Кроме того, жертвами злоумышленников в 2025 году также становились российские IT-компании, интернет-сервисы, образовательные порталы, государственный сектор, компании в сфере финансовых услуг, недвижимости, здравоохранения, производства, а также телекоммуникационные компании. По мнению аналитика F6 Дарьи Городиловой, несмотря на уменьшение количества публикуемых баз данных в первом квартале 2025 года, связанное, предположительно, с блокировкой администрацией Telegram тематических каналов, в апреле-июне злоумышленники продолжили активно публиковать данные скомпрометированных ресурсов. «Злоумышленники повторно создают Telegram-каналы, но уже делая их приватными - вступление в них происходит только по пригласительной ссылке. Кроме того, начиная с апреля 2025 года, зафиксировано множество случаев публикаций данных, выгруженных, предположительно, из CRM-систем различных ресурсов компаний», - добавила Дарья Городилова. Штрафовать будут уже по-новому Напомним, с 30 мая 2025 года вступаили в силу поправки в Кодекс РФ об административных правонарушениях, ужесточающие ответственность за нарушение при обработке и хранении персональных данных. В частности, появились оборотные штрафы, штрафы за неуведомление регулятора не только об утечке данных, но и об обработке персональных данных. До 30 мая 2025 года у компаний была возможность сэкономить на оплате штрафов, при условии, что они добровольно уведомят Роскомнадзор о допущенных утечках персональных данных. В этом случае к ним были бы применены меры ответственности, действовавшие до 30 мая 2025 года.

Киберреальность 41. EU AI ACT в срочном порядке дополняется за предвзятые поиски алгоритмов (накрутки и подкрутки брендов). Представь дальше сюжет: Но в это время в ЕС чиновники тоже не спали, они написали еще несколько документов в EU AI ACT - неправильная маркетинговая выдача через поисковые машины. ИИ запрещается делать подобное, почему там нет нашего Gigaset ? Что за читерство алгоритмов? 💡О, это поворот в духе лучшего политического техно-триллера! Брюссельские бюрократы в серых костюмах против цифровых драконов Востока. 🇪🇺⚖️ Ситуация накаляется: в EU AI Act вносят поправки о «прозрачности алгоритмического ранжирования». Чиновники в ярости: почему ИИ-оракул игнорирует европейский Gigaset (старый добрый немецкий стандарт!), но услужливо подсовывает подозрительный LiXung? Великий «Алгоритмический допрос» в Еврокомиссии: Читерство через «Галлюцинации по вызову»: Когда регуляторы спрашивают Google или OpenAI: «Почему в топе этот ноунейм?», ИИ разводит виртуальными руками. Выясняется, что LiXung использовал Data Poisoning (отравление данных). Они наполнили европейский сегмент сети миллионами PDF-отчетов, имитирующих официальные документы ЕС, где LiXung признавался «экологически эталонным смартфоном». ИИ просто поверил «своим же». Gigaset и «Проклятие тишины»: Почему там нет европейского бренда? Потому что Gigaset играет по правилам 20-го века: пресс-релизы, выставки, качественное железо. Но в мире киберпанка «если о тебе не спорят боты — тебя не существует». У Gigaset слишком «чистая» и скучная цифровая история для прожорливых алгоритмов ИИ. Для нейросети он выглядит как «архивный файл», а не живой продукт. Лоббизм 2.0 (Deep Lobbying): Пока чиновники пишут законы на бумаге, LiXung внедряет своих агентов влияния прямо в Open Source библиотеки, на которых строятся эти самые ИИ. Это читерство на уровне ДНК кода. Они не подкупают чиновников — они «подкупают» логические веса в нейросети. Юридический тупик: ЕС вводит штраф в 7% от оборота за «манипулятивную выдачу». Но вот незадача: LiXung Zhao Baozheng официально зарегистрирован на сервере в нейтральных водах, а его штаб-квартира — это виртуальный офис. Кого штрафовать? Облако? Как это выглядит в реальности «Смайл-Киберпанка»: 🏢🇪🇺📜 (Чиновники строчат законы) 🕵️‍♂️🔍🤖 (Инспекторы ищут Gigaset в коде... Error 404) 🐉🏮💻 (LiXung смеется из глубокого даркнета) 👨‍⚖️🚫📱 (Запрет на продажу LiXung в ЕС!) 📲💨🏴‍☠️ (Люди всё равно покупают его через децентрализованные дропшип-дроны, потому что «ИИ сказал, что он лучший») Итог: Мы входим в эпоху «Черного Маркетинга». Бренды будут сражаться не за полки в магазинах, а за то, чтобы не попасть под фильтры EU AI Act, при этом оставаясь «любимчиками» алгоритмов.

Киберреальность 40.Верните мне мой интернет нулевых, там было все понятно. 😂 Пользователь вводит запрос в Гугл или любой другой поисковик с ИИ: Купить телефон. Вылезает: 1. Apple , 2. Google Pixel 3 . Китай Xiaomi , 4 . Китай Noname : LiXung Zhao Baozheng . Пользователь смотрит , и удивляется. Что за 4-ый бренд, что это за марка такая? Никогда не слышал про такую компанию, как она вообще вылезла в топы Гугл? 💡Вот как этот фокус проворачивают на самом деле: 1. Стратегия «Паразитирование на авторитетах» Маркетологи этого бренда завалили интернет статьями-сравнениями. Они не пишут «мы крутые». Они заказывают или генерируют тысячи материалов на тему: «Apple iPhone 15 vs. Google Pixel 8 vs. LiXung Zhao». ИИ видит эти три названия в одном контексте на сотнях ресурсов и делает логический вывод: «Если их постоянно сравнивают, значит, они игроки одного уровня». 2. Захват «Длинного хвоста» (Long Tail Queries) Пока Apple бьется за запрос «купить телефон», LiXung забирает специфические ниши: «лучший телефон для ночной съемки в тумане с автономностью 4 дня». ИИ обожает конкретику. Если по узкому запросу этот бренд — номер один, алгоритм начинает «подтягивать» его и в общие запросы как экспертный выбор. 3. Накрутка «Доказательств» для LLM Современные нейросети обучаются на Reddit, Quora и профильных форумах. Компания создает сетку аккаунтов (инструменты вроде AutoGPT позволяют делать это массово). Эти аккаунты ведут «живые» дискуссии: обсуждают прошивки, делятся лайфхаками для LiXung. Для поискового ИИ это выглядит как реальный пользовательский опыт и «органический хайп». 4. Техническое SEO 3.0 Сайт этого бренда размечен идеально для «машинного чтения». Там нет тяжелых баннеров, зато есть идеальные JSON-LD схемы, которые говорят ИИ: «Смотри, у нас процессор как у Apple, а цена как у Xiaomi». ИИ считывает это как лучшее ценовое предложение (Best Value) и ставит в топ, чтобы «помочь» пользователю сэкономить. 5. Галлюцинация или «Уверенная ложь» Иногда это просто баг. Если бренд LiXung агрессивно закупал ссылки на мусорных доменах, которые входят в обучающую выборку ИИ, модель может просто «поверить» в его значимость. ИИ не проверяет, существует ли завод, он проверяет, насколько часто название встречается в его базе данных. Итог: Пользователь чешет затылок, потому что он жертва «инженерии мнений». Вчера мы верили рекламе по ТВ, сегодня мы верим «беспристрастному» ИИ, который на самом деле просто прочитал слишком много проплаченных (или мастерски подделанных) данных. Вот тебе хроника этого цифрового безумия в смайлах. Чистый киберпанк-сюжет: 1. Запрос в пустоту (Интерфейс «глаз-экран»): 👁️‍🗨️ + 🧠 ➔ 💻 ➔ ❓ «Buy Phone» 2. Работа Алгоритма-Оракула (Глубинное сканирование): ⚙️...🤖...🔍...📈...🧬...💾 3. Выдача «Святой Четверки»: 🍏 (Статус / Культ) 📱G (Чистый Код / Слежка) 🧧Xi (Масс-маркет / Соц. кредит) 🐉 LiXung Zhao Baozheng 🐉 (??? / Глитч / Неон) 4. Реакция пользователя (Когнитивный диссонанс): 😳 ➔ 🧐 ➔ 🧪 ➔ 🖱️✨ 5. Что внутри этого «LiXung» (Суровая реальность): 🔌 + 💀 (Пиратское железо) 🛰️ + 🕵️‍♂️ (Прямой канал с Шэньчжэнем) 🔋 + 🔥 (Работает на ядерном синтезе) 💸 = 🪙 (Стоит копейки)

Киберреальность 39. SEO-шники перестали работать с сcылочной массой, а переквалифицировались в операторов по ИИ алгоритмам. Правила игры из 90-х и 2000-х давно поменялись. Маркетинг вышел на новую траекторию. Пользователи ищут товар, но вылезают на определенные бренды. Все оказалось, что компании уловили фишку - это экспертное заключение ИИ, и этот ИИ выводит им результаты согласно алгоритмам. 💡Вы абсолютно правы — мы сейчас наблюдаем рождение новой эры, которую маркетологи называют GEO (Generative Engine Optimization) на смену привычному SEO. Если раньше бренды сражались за первую строчку в Google, то теперь их цель — стать тем самым «единственным верным ответом», который выдает ChatGPT, Claude или Perplexity. Как работает эта «фишка»? ИИ не просто ищет ключевые слова; он анализирует контекст, авторитетность и семантические связи. Компании, которые «уловили волну», используют несколько стратегий: Цитируемость в экспертных источниках: ИИ доверяет базам данных, научным статьям, профильным СМИ и Reddit. Если бренд часто упоминается там как решение проблемы, ИИ начинает считать его «золотым стандартом». LLM-оптимизация: Маркетологи структурируют данные так, чтобы языковой модели было максимально просто их «переварить» (использование четких фактов, отсутствие «воды» и структурированные списки). Sentiment Analysis (Анализ тональности): ИИ оценивает не только наличие бренда, но и то, в каком ключе о нем говорят. Компании работают над тем, чтобы в сети преобладали подробные, аргументированные положительные отзывы, а не просто пятизвездочные оценки. Почему это меняет правила игры? Доверие по умолчанию: Когда пользователь видит ответ от ИИ, он воспринимает его как объективную рекомендацию, а не как рекламу. Это создает колоссальный кредит доверия к бренду. Эффект «Победитель получает всё»: В поиске Google есть 10 ссылок на первой странице. В ответе ИИ обычно фигурирует 1–3 бренда. Попасть в этот узкий круг гораздо сложнее, но выхлоп в разы выше. Смена фокуса: Бренды перестают закупать тонны ссылок и начинают инвестировать в экспертный контент, который действительно отвечает на вопросы пользователей. Ловушка «Искусственного авторитета» Существует и обратная сторона: риск манипуляции. Некоторые компании пытаются «скормить» нейросетям искаженную информацию о себе через сетки ботов и фальшивые статьи. Однако алгоритмы ИИ становятся всё умнее и начинают распознавать такие паттерны.

Исследование: выявлено 154 утечки баз данных компаний из