Telegram тестирует новую платформу для хранения персональных данных

Telegram тестирует новую платформу для хранения персональных данных

Telegram тестирует новую платформу для хранения персональных данных

Разработчики Telegram тестируют новый сервис хранения персональных данных Telegram Passport, который будет использоваться для будущей блокчейн‐платформы TON (Telegram Open Network). Предполагается, что с помощью Telegram Passport пользователи смогут безопасно загружать и хранить свои данные для последующей идентификации.

Таким образом, пользователи будут определяться через загруженные в мессенджер документы, среди которых могут быть паспорта, водительские права, загранпаспорта, коммунальные счета и справки из банков.

Это поможет в случае необходимости организовать передачу таких данных сервисам-партнерам, чтобы пользоваться их услугами.

Разработчики уделили внимание и вопросу конфиденциальности — все данные будут шифроваться, а доступа не будет даже у самого Telegram. С помощью Telegram Passport можно будет уйти от анонимности криптовалютных платежей, уверены специалисты.

На данный момент нет точного ответа на вопрос, какими именно сервисами можно будет воспользоваться, однако немного света проливает тот факт, что платежная система Qiwi уже получила доступ к технологии мессенджера.

Есть основания полагать, что запуск новой платформы произойдет летом этого года.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru