Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Более 90% компаний сталкиваются с крупными утечками данных, приводящими к серьёзным финансовым проблемам вплоть до банкротства — такие выводы Zecurion Analytics сделал на основании опроса, проведённого среди компаний, использующих системы защиты информации от утечек.

Инфографика Zecurion Analytics: российские компании теряют до 30 000 000 долларов США. DLP-системы помогут

 

Аналитики Zecurion провели более 100 интервью с топ-менеджерами компаний и специалистами по кибербезопасности и изучили реальные случаи выявления преднамеренных и случайных утечек корпоративной информации. Выяснилось, что лишь 8% организаций не страдают от утечек данных, а в 30% компаний крупного и среднего бизнеса фиксируют в среднем по две попытки в месяц похитить ценную информацию, потеря которой сказывается на финансовой стабильности компании. Это подтверждает и максимальный размер ущерба в $30 млн, который понесла российская компания от утечки конфиденциальных данных.

Большая часть компаний несёт косвенные убытки вследствие кражи сотрудниками клиентской базы. В случаях выявления кражи и незаконного использования коммерческой информации сотрудниками 9% компаний увольняет инсайдеров и лишь 2% привлекает их к уголовной или административной ответственности. Если в действиях сотрудника отсутствует злой умысел, в большинстве случаев (61%) всё заканчивается разъяснительными беседами. При серьёзных последствиях непреднамеренных утечек 17% работодателей прибегают к официальным выговорам и штрафам.

Авторы исследования попросили респондентов привести цифры возможных и реальных издержек от утечек данных. В среднем финансовый ущерб в организациях составил $820 тыс. от каждой реальной утечки, в то время как прогнозируемый оказался в 2,5 раза меньше (в среднем $310 тыс.). Такие разные показатели указывают на недостаток организационной работы в части классификации информации и оценки информационных рисков.

«Результаты исследования приятно удивили. При фактически полном отсутствии серьёзной ответственности за утечки как компаний, так и самих инсайдеров большая часть организаций просчитывает риски и убытки и инвестирует в защиту своей информации и персональных данных, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Zecurion Analytics. — Это трудно ощутить простым людям, так как в России не принято сообщать об утечках в СМИ и даже своим клиентам, партнёрам или сотрудникам, однако инцидентов с утечками становится всё меньше, и это не может не радовать».

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