Информационная безопасность предприятий

86% крупных российских компаний уже используют или пилотируют большие языковые модели (LLM), однако до промышленной эксплуатации автономных ИИ-агентов дело пока дошло лишь у 8% организаций. К такому выводу пришли «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking, изучившие уровень ИИ-зрелости российского крупного бизнеса. Исследование показывает: основным препятствием для масштабирования ИИ становятся не сами модели, а готовность корпоративных процессов, данных и инфраструктуры.

«Группа Астра» отчиталась по МСФО за первое полугодие 2026 года. Скорректированная чистая прибыль компании выросла на 96% год к году и достигла 1,2 млрд рублей. Обычная чистая прибыль прибавила 67% — до 1,1 млрд рублей. Выручка увеличилась на 17%, до 7,8 млрд рублей, а отгрузки — на 27%, до 7,3 млрд.

Владелец комплекта оперативной памяти Patriot DDR4 на 16 ГБ из Казахстана решил воспользоваться пожизненной гарантией после того, как один из модулей начал выдавать ошибки в MemTest86+. Производитель согласился заменить деталь, но попутно возникли нюансы.

Минцифры и Минпромторг намерены разработать правила интеграции ИИ-агентов с промышленным программным обеспечением. Перечень открытых протоколов планируется представить правительству до 1 декабря 2026 года.

SafeTech Lab расширила корпоративный центр сертификации SafeTech CA новым модулем CDM (Certificate Delivery Management). Теперь платформа умеет не только выпускать цифровые сертификаты, но и доставлять их на конечные устройства, устанавливать в нужные хранилища и автоматически перевыпускать. Скрипты, ручная возня и отдельный тяжёлый PKI-комбайн больше не обязательны.

Битрикс24 представил новую модель поставки BI Конструктора: теперь платформу визуальной аналитики можно полностью развернуть внутри инфраструктуры заказчика. Никаких внешних серверов, облачных API и интернет-соединения — корпоративные данные остаются за закрытыми дверями.

Искусственный интеллект научился штамповать код с бешеной скоростью, но безопаснее от этого софт не стал. По данным ГК «Солар» и УЦСБ, ИИ при разработке используют уже 82% организаций. При этом публичные LLM могут пропускать или неверно определять до 40-50% уязвимостей, выявляемых средствами статического анализа.

Количество обнаруженных в коде уязвимостей за год выросло на 70%, тогда как очередь на их разбор — лишь на 18%. Сканеры явно научились находить больше, а вот дополнительных инженеров безопасности к ним в комплекте не положили.

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.