Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Эксперты Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет» провели исследование, в рамках которого проанализировали веб-сайты 10 ведущих вузов России по версии рейтингового агентства «Эксперт РА» на предмет наличия уязвимостей. В ходе исследования применялись только пассивные методы, не оказывающие никакого воздействия на ресурсы образовательных организаций, тестовые атаки не проводились.

Проанализировав веб-сайты ТОП-10 университетов из рейтинга «100 лучших вузов России», специалисты интегратора пришли к выводу, что ресурсы большинства вузов страны уязвимы для действий хакеров.

Как видно на графике ниже, сайт каждого вуза содержит уязвимости различной степени критичности – от низкого уровня до высокого (вузы на графике указаны в случайном порядке; обнаруженные на сайтах уязвимости показаны в отдельных столбцах, в зависимости от уровня критичности).

Так, высокий уровень критичности означает, что с помощью уязвимости хакеры могут захватить контроль над ресурсом, получить доступ к конфиденциальной информации, использовать сайт в мошеннических целях, разместить на портале любые произвольные сведения, в том числе лозунги и призывы политического характера. Средняя критичность говорит о том, что уязвимость потенциально может привести к взлому ресурса, однако злоумышленникам придется приложить усилия, чтобы успешно реализовать атаку. Уязвимости низкой критичности хакеры могут использовать как вспомогательные, например, для сбора дополнительной информации о ресурсе перед атакой.

Важно, что в ходе исследования не было обнаружено признаков работы каких-либо средств защиты информации, обеспечивающих безопасность веб-сайтов вузов.

«Результаты нашего исследования демонстрируют, что защищенность ресурсов большинства российских вузов находится на уровне ниже допустимого. Обеспечивать “бумажную безопасность”, то есть соблюдать только лишь требования законодательства о персональных данных, недостаточно. Важно уделять внимание и практической стороне информационной безопасности (ИБ). Как минимум стоит выполнять базовые правила гигиены ИБ: управлять уязвимостями и систематически обновлять ПО, проводить анализ кода, использовать практики безопасной настройки, начиная от веб-сервера и заканчивая сменой стандартного пароля «по умолчанию», — комментирует Георгий Старостин, эксперт Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет».

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