В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

В службах доставки — массовые проблемы с защитой персональных данных

Нарушения в сфере защиты персональных данных в службах доставки носят массовый характер. Одна из причин — острая нехватка курьеров, которой некоторые сотрудники пользуются в личных целях.

Как отметил в комментарии для «Известий» адвокат Шон Бетрозов, даже минимальный набор данных — имя, адрес, номер телефона — может поставить человека в уязвимое положение, если попадёт «не в те руки».

Именно такими сведениями располагают службы доставки.

Примером неправомерного использования персональной информации стал инцидент в одном из интернет-магазинов косметики. После получения заказа покупательница столкнулась с угрозами интимного характера.

Выяснилось, что сталкер воспользовался услугами своей знакомой, работавшей курьером. В ходе внутренней проверки магазина были выявлены и другие подобные случаи.

Проблема защиты персональных данных затрагивает многие службы доставки. Информация о покупателях, включая их историю заказов, доступна широкому кругу курьеров.

Дефицит кадров усугубляет ситуацию: компании вынуждены нанимать практически всех соискателей, не проводя тщательных проверок. Особенно остро проблема стоит во франчайзинговых службах, где экономия на персонале ведёт к снижению уровня контроля.

Дополнительный риск создаёт передача доставки сторонним логистическим операторам. В таких компаниях значительная часть курьеров работает без официального оформления или по договорам гражданско-правового характера, что фактически лишает их контроля со стороны работодателей.

Коммерческий директор федеральной транспортной компании «Скиф-Карго» Михаил Коптев считает, что при найме курьеров необходимо тщательно проверять их на наличие судимостей, а также оценивать навыки общения, стрессоустойчивость и знание маршрутов. Кроме того, он рекомендует отслеживать передвижения сотрудников с помощью технологий геопозиционирования.

«Важно регулярно собирать отзывы о работе курьеров, создавать горячие линии или чаты для оперативной обратной связи, а также проводить проверки и оценку эффективности службы доставки. Это поможет выявлять потенциальные угрозы и своевременно реагировать на проблемы», — отмечает Коптев. Он также подчёркивает необходимость разработки протоколов действий в чрезвычайных ситуациях.

Адвокат Шон Бетрозов напоминает, что разглашение персональных данных является административным правонарушением. Если же эти сведения используются для преследования, угроз или домогательств, то речь идёт уже о преступлении. В таких случаях ответственность могут нести не только сами злоумышленники, но и компании, чьи сотрудники или подрядчики допустили утечку данных.

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