Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Яндекс несколько часов индексировал персональные данные в Google Docs

Пользователи сообщили, что в ночь на среду российская поисковая система «Яндекс» начала индексировать документы Google Docs, в которых, как полагают очевидцы, находились персональные данные.

Соответствующую информацию сначала публиковали отдельные каналы Telegram, а затем проверили журналисты.

Оказалось, что можно легко получить доступ к таким документам, задав область поиска docs.google.com.

Те текстовые файлы или электронные таблицы, которые удалось найти пользователям, содержали персональные данные — имена, фамилии, номера телефонов и адреса электронной почты. Если ввести в строку поиска «пароли», то можно было получить и их.

Спустя несколько часов, около 01:00 по Москве, поисковой гигант перестал индексировать чувствительную информацию.

Позже представители компании прокомментировали ситуацию следующим образом:

«”Яндекс” индексирует только открытую часть Сети — те страницы, которые доступны при переходе по ссылкам без ввода логина и пароля. Страницы, индексация которых запрещена администратором сайта в файле robots.txt, поисковая система не индексирует, даже если они находятся в открытой части интернета».

«В среду вечером в службу поддержки обратились пользователи с жалобами на проблему доступности файлов на docs.google.com. Наша служба безопасности связывается сейчас с коллегами из Google, чтобы обратить их внимание на то, что в этих файлах может оказаться приватная информация», — подытожили в пресс-службе компании.

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