НКЦКИ опубликовал форматы представления информации об инцидентах ИБ

НКЦКИ опубликовал форматы представления информации об инцидентах ИБ

НКЦКИ опубликовал форматы представления информации об инцидентах ИБ

НКЦКИ (Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам) обозначил состав технических параметров инцидентов ИБ, которые необходимо указывать при информировании ГосСОПКА. Помимо этого, регулятор опубликовал форматы представления данных о вышеозначенных инцидентах.

Ранее ФСБ России сформировала четкие требования: субъекты КИИ должны взаимодействовать с НКЦКИ, своевременно предоставляя информацию о компьютерных инцидентах.

Также в обязанности НКЦКИ входит обмен данными с владельцами российских информационных ресурсов, иностранными регуляторами, международными неправительственными организациями, задача которых — реагировать на кибератаки и уязвимости.

В свою очередь, субъекты КИИ и другие владельцы информационных ресурсов вправе уведомлять НКЦКИ о кибератаках и уязвимостях, выявленных на их объектах. Чтобы качественно организовать подобное взаимодействие, НКЦКИ зафиксировал базовые категории и виды событий, с помощью которых происходит вышеописанное взаимодействие.

Категория события и его международное обозначение Тип события и его международное обозначение
Заражение вредоносным программным обеспечением (malware) Внедрение в контролируемый ИР (ОКИИ) модулей ВПО (malware infection)
Распространение вредоносного программного обеспечения (malware distribution) Использование контролируемого ИР (ОКИИ) для распространения ВПО (malware command and control)
Попытки внедрения модулей ВПО в контролируемый ИР (ОКИИ) (infection attempt)
Нарушение или замедление работы контролируемого информационного ресурса (availability) Компьютерная атака типа “отказ в обслуживании”, направленная на контролируемый ИР (ОКИИ) (dos)
Распределенная компьютерная атака типа “отказ в обслуживании”, направленная на контролируемый ИР (ОКИИ) (ddos)
Несанкционированный вывод ИР (ОКИИ) из строя (sabotage)
Непреднамеренное (без злого умысла) отключение ИР (ОКИИ) (outage)
Несанкционированный доступ в систему (intrusion) Успешная эксплуатация уязвимости в контролируемом ИР (ОКИИ) (application compromise)
Компрометация учетной записи в контролируемом ИР (ОКИИ) (account compromise)
Попытки несанкционированного доступа в систему или к информации (intrusion attempt)
Попытки эксплуатации уязвимости в контролируемом ИР (ОКИИ) (exploit attempt)
Попытки авторизации в контролируемом ИР (ОКИИ) (login attempt)
Сбор сведений с использование ИКТ (information gathering) Сканирование информационного ресурса (ОКИИ) (scanning)
Прослушивание (захват) сетевого трафика контролируемого ИР (ОКИИ) (traffic hijacking)
Социальная инженерия, направленная на компрометацию ИР (ОКИИ) (social engineering)
Нарушение безопасности информации (information content security) Несанкционированное разглашение информации, обрабатываемой в контролируемом ИР (ОКИИ) (unauthorised access)
Несанкционированное изменение информации, обрабатываемой в контролируемом ИР (ОКИИ) (unauthorised modification)
Распространение информации с неприемлемым содержимым (abusive content) Рассылка спам-сообщений с контролируемого ИР (ОКИИ) (spam)
Публикация в контролируемом ИР запрещенной законодательством РФ информации (ОКИИ) (prohibited content)
Мошенничество с использованием ИКТ (fraud)
Злоупотребление при использовании ИР (ОКИИ) (unauthorized purposes)
Публикация в контролируемом ИР (ОКИИ) мошеннической информации (phishing)
Уязвимость (vulnerability) Наличие уязвимости или недостатков конфигурации в ИР (ОКИИ) (vulnerability)

Здесь, например, представлены эти самые базовые категории и типы событий. С составом технических параметров ИБ-инцидента, указываемых при представлении данных в ГосСОПКА, а также с форматами представления информации можно ознакомиться здесь.

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