В 2014 году участились кражи конфиденциальных данных из организаций

В 2014 году участились кражи конфиденциальных данных из организаций

Zecurion Analytics представил предварительные итоги ежегодного исследования утечек информации. В мире за 11 месяцев 2014 года зарегистрировано 697 внутренних инцидентов информационной безопасности, из которых доля преднамеренных утечек данных составила более 30%.

Несмотря на значительное снижение размера финансового ущерба от утечек информации с $25,110 млрд в 2013 году до $17,782 млрд в 2014 году, компании стали чаще страдать от последствий краж конфиденциальных данных сотрудниками. Если в 2012 году преобладали непредумышленные инциденты (44,5% против 24,2% у целенаправленных), то в 2014 году разрыв между ними сократился всего до полутора процентов. Такая тенденция роста грозит организациям в новом году существенным увеличением финансовых потерь от инцидентов.

Наиболее распространенными каналами передачи корпоративных данных остаются веб-сервисы (26,7%), ноутбуки и планшеты (более 14%). Существенно возросла доля утечек через неэлектронные носители — с 8,2% до 13,4%. В большинстве случаев это непреднамеренные утечки, связанные с небрежным отношением к бумажным документам. Оставленные на виду посетителей офиса или выброшенные в обычные мусорные контейнеры бумаги, нередко становятся достоянием гласности.

По сравнению с предыдущим годом сократились случаи утечек финансовых и медицинских данных физлиц (суммарно 26,8%). Прочие персональные данные по-прежнему лидируют среди типов скомпрометированной информации, доля которых в 2014 году составила 59,6%. Гораздо реже встречаются утечки государственной или коммерческой тайны. Тем не менее, каждый подобный инцидент несет внушительные финансовые потери и имеет серьезные репутационные последствия, хотя сведения о подобных инцидентах попадают к журналистам редко.

«Если сравнить полученную картину с реальным состоянием дел в области защиты информации от утечек, можно увидеть серьёзные расхождения в статистике каналов утечек и финансовой оценке ущерба, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Zecurion Analytics. — К примеру, ИБ-специалисты чаще всего сталкиваются с попытками слить информацию через электронную почту и локальные накопители. В свою очередь ущерб от утечек может быть действительно солидным. Так, одна из российских компаний потеряла порядка 1 млрд рублей на утечке информации от своих топ-менеджеров».

В России за текущий год зарегистрировано 37 публичных случаев утечки информации. Среди наиболее громких: скомпрометированная база миллионов пользователей почтовых сервисов «Яндекс.Почта», Mail.ru, и Gmail, кража более 70 млн рублей со счетов клиентов нескольких российских банков, использование данных о клиентах и кража 2 млн рублей сотрудниками банка «Первомайский», утечка паролей к аккаунтам премьер-министра.

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