Более половины россиян оставляют интернет-магазинам конфиденциальные данные

Более половины россиян оставляют интернет-магазинам конфиденциальные данные

...

Корпорация Symantec совместно с деловой социальной сетью Профессионалы.ru провели опрос пользователей интернет-магазинов, целью которого было выяснить, достаточное ли внимание покупатели уделяют безопасности своих личных данных в сети. Выяснилось, что своими конфиденциальными данными с магазинами делится более половины онлайн-покупателей, а около трети не принимают никаких мер предосторожности (таких как проверка наличия шифрования и «знаков доверия»), доверяя информацию о себе третьей стороне. В исследовании приняло участие более 5000 человек.

Несмотря на то, что 86% всех клиентов интернет-магазинов опасаются оставлять конфиденциальные данные, от покупки в магазине, требующем что-то большее, чем номер электронного кошелька, склонны отказаться лишь 21%. При этом к числу наиболее часто запрашиваемой личной информацией относятся контактный телефон и адрес (81% и 58% соответственно), что вполне закономерно. Далее по популярности следуют дата рождения (43%), семейное положение (16%) и паспортные данные (16%). 

«Зачастую введение личных данных обусловлено спецификой покупки, - замечает Олег Шабуров, ведущий технический консультант Symantec, - Не вводя паспортные данные, купить в интернете билет на самолет невозможно. Однако не стоит забывать о том, что, несмотря на закон «О персональных данных», обязывающий все организации, независимо от размера и формы собственности, защищать этот тип информации, далеко не все организации делают это добросовестно».

Основные данные исследования:

  • Треть (33%) клиентов интернет-магазинов предпочитают расплачиваться с курьерами наличными.
  • 53% покупателей оставляют интернет-магазинам свои конфиденциальные данные. Причем 27% не видят ничего подозрительного в том, что магазину могут потребоваться, к примеру, сведения о возрасте или семейном положении клиента.
  • 26% клиентов интернет-магазинов не принимают никаких мер предосторожности, доверяя свои данные.
  • Самой популярной мерой обеспечения сохранности данных является поиск отзывов о магазине в интернете – к нему прибегают 41% опрошенных. 36% достаточно отзывов покупателей на сайте магазина.
  • Признаки криптографии и шифрования данных ищут 24% пользователей интернет-магазинов. 28% пользователей судят о надежности магазина по актуальности контактов.
  • 47% онлайн-покупателей используют при покупке одноразовые пароли и подтверждение покупки по смс.
  • 77% клиентов интернет-магазинов пренебрегают чтением соглашения о конфиденциальности, 16% их никогда не замечали, а 8% вообще не знают, что это такое.
  • От оплаты покупки картой на малознакомом себе и своим друзьям (родственникам, коллегам) ресурсе воздержится лишь 38% пользователей. Около 15% пользователей расплачивается картами, на которых слишком мало средств, для того чтобы жалеть об их краже.

«Как показывают наши исследования, пользователи относятся небрежно не только к корпоративной информации, но и к своим личным данным, - заявил Олег Шабуров, - Мы рекомендуем следовать хотя бы базовым мерам предосторожности, которые поспособствуют тому, чтобы ваши личные данные не оказались похищенными. Смотрите на наличие зеленой адресной строки или буквы s (https://), ищите значок закрытого замка в адресной строке или в правом нижнем углу страницы, обращайте внимание на сертификаты организаций, подтверждающие легитимность данного магазина (Verisign, Thatwe и т.п.) – этот набор средств свидетельствует о том, что данные передаются по защищенным каналам».

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru