Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

Новая услуга "ДиалогНауки": оценка соответствия требованиям Федерального закона "О персональных данных"

В настоящее время проблема защиты персональных данных является одной из наиболее актуальных для российских компаний. Это обусловлено тем, что 26 января 2007 года вступил в силу Федеральный закон «О персональных данных», в котором сформулированы требования по защите персональных данных. Необходимо отметить, что требования данного закона являются обязательными как для коммерческих, так и государственных организаций. При этом, согласно статье 25, информационные системы должны быть приведены в соответствие с требованиями настоящего Федерального закона не позднее 1 января 2010 года.

В первой половине 2008 года ФСТЭК (Федеральной службой по техническому и экспортному контролю) были разработаны технические требования по защите персональных данных. Данные требования ФСТЭК являются основой для реализации проектов по построению систем обеспечения безопасности персональных данных, соответствующих требованиям Федерального закона. Такая система представляет собой комплекс организационных, программно-технических и организационно-методических мер по защите персональных данных.

Компания «ДиалогНаука» оказывает консалтинговые услуги по проведению оценки соответствия (аудита безопасности) требованиям Федерального закона «О персональных данных». Процесс оценки состоит из следующих основных этапов, каждый из которых предусматривает выполнение определённого перечня задач:
- разработка регламента (технического задания) на выполнение работ;
- определение информационных систем, обрабатывающих персональные данные;
- классификация информационных систем;
- анализ бизнес-процессов компании с точки зрения соответствия положениям Федерального закона «О персональных данных»;
- разработка частной модели угроз безопасности персональных данных;
- анализ имеющихся в распоряжении мер и средств защиты;
- оценка соответствия техническим требованиям ФСТЭК по защите персональных данных;
- разработка рекомендаций по устранению выявленных замечаний.

В завершении процедуры аудита его результаты оформляются в виде отчётного документа, который предоставляется Заказчику. В общем случае этот документ состоит из следующих основных разделов:
описание границ, в рамках которых был проведён аудит безопасности;
описание структуры автоматизированной системы Заказчика;
методы и средства, которые использовались в процессе проведения аудита;
описание выявленных несоответствий требованиям по защите персональных данных;
рекомендации по устранению выявленных несоответствий требованиям Федерального закона «О персональных данных»;
предложения по плану реализации первоочередных мер, направленных на устранение выявленных недостатков.

В случае появления вопросов или интереса к описанной услуге, пожалуйста, свяжитесь с нами по телефону +7 (495) 980-67-76 или со страницы «Контакты», адресовав вопрос в «Коммерческий отдел». 

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