Минцифры будет собирать голоса мошенников

Минцифры будет собирать голоса мошенников

Минцифры будет собирать голоса мошенников

Минцифры предложило внести поправки в законы «О связи» и «Об информации, информационных технологиях…», чтобы усилить борьбу с телефонным мошенничеством. Нововведения предполагают сбор образцов голоса подозреваемых в противоправной деятельности без их согласия.

Черновик законопроекта, подготовленного Минцифры, оказался в распоряжении «Коммерсанта».

Согласно документу, собранные голосовые данные будут храниться в единой антифрод-платформе. Доступ к ней получат органы государственной и муниципальной власти, Банк России, операторы связи, хостинг-провайдеры, социальные сети, маркетплейсы и граждане, которые смогут передавать туда данные о подозрительных звонках. Использовать систему смогут Центробанк, правоохранительные органы и «иные организации».

По данным источников издания, операторы связи установят анализаторы с искусственным интеллектом (ИИ), которые будут выявлять ключевые слова, характерные для мошеннических звонков, а также сравнивать голоса звонящих с образцами в базе. В случае совпадения система предупредит абонента, что он разговаривает с мошенником.

Минцифры подтвердило, что в выявлении мошеннических вызовов будет задействован ИИ. Однако в ведомстве отметили, что пока говорить о деталях преждевременно, так как законопроект еще в стадии разработки и его окончательная редакция может измениться.

Операторы связи восприняли инициативу неоднозначно. С одной стороны, они считают перспективным использование голосовых векторов для выявления мошенников, но с другой — отмечают сложность и высокую стоимость реализации.

«Если потребуется онлайн-анализ всех телефонных звонков, операторам придется вложиться в масштабное расширение вычислительной инфраструктуры», — заявил представитель «Мегафона».

Эксперты в сфере информационной безопасности выразили опасения, что даже при обезличивании данных высок риск деанонимизации владельцев голосовых образцов. Кроме того, собранные данные могут быть использованы для массовой генерации дипфейков.

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