Данные утекали почти из каждой компании стран глобального Юга

Данные утекали почти из каждой компании стран глобального Юга

Данные утекали почти из каждой компании стран глобального Юга

Эксперты центра противодействия кибератакам Solar JSOC ГК «Солар» пришли к выводу, что утечки данных происходили практически у всех компаний стран СНГ и глобального Юга. Самая частая проблема, которая встречается в 98% организаций, — компрометация учетных данных сотрудников.

Отчет Solar JSOC  был составлен на основе анализа более 150 крупнейших организаций из госсектора и ключевых отраслей экономики стран СНГ (исключая Россию), а также Таиланда, Кубы, Ирана, Ирака, Эфиопии, Объединённых Арабских Эмиратов (ОАЭ).

По оценкам Solar JSOC, хуже всего дела обстоят в госсекторе, транспорте и здравоохранении. Чуть лучше дела обстоят в силовых структурах и банковском секторе.

Одной из основных причин утечек корпоративных аккаунтов в странах СНГ и глобального Юга становится использование рабочих учетных данных (логина и пароля) при регистрации на сторонних сайтах и сервисах (например, бесплатной почты) с помощью корпоративного ящика. Среднее количество утекших записей на одну организацию составляет 4, а максимальное число — более 120 записей.

Проблема компрометации рабочих учеток актуальна и для России. По данным «Солара», в 2024 году 40% успешных атак начинались именно со взлома корпоративных аккаунтов. Это втрое больше, чем год назад.

Второй по значимости причиной инцидентов стали незакрытые уязвимости на ИТ-периметрах. Как показало исследование, в среднем на одну организацию приходится около 10 опубликованных веб-сервисов, которые содержат уязвимости выше 8,5 из 10 баллов по шкале CVSS score. В 75% организаций обнаружены незакрытые уязвимости, позволяющие злоумышленнику получить удаленный доступ в инфраструктуру через известные эксплойты.

Для России проблема уязвимостей также актуальна: доля подобных атак, в расследовании которых в 2024 году принимали участие эксперты «Солара», составляет 40% (против 61% в 2023 году). По мнению экспертов, это является свидетельством того, что под серьезным натиском атак российские организации стараются закрывать бреши на своих ИТ-периметрах.

«Проблема усугубляется тем, что в 80% исследованных организаций для удаленного доступа к корпоративным ресурсам (например, при работе из дома) не используется второй фактор аутентификации. То есть украденный пароль позволяет злоумышленнику беспрепятственно получить прямой доступ в инфраструктуру жертвы. В России аналогичные проблемы удаленного доступа имеют менее 20% ключевых организаций», — отметил директор центра противодействия кибератакам Solar JSOC Владимир Дрюков.

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