Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Аналитический центр компании InfoWatch представляет итоги глобального исследования публичных инцидентов в области безопасности корпоративной информации, связанных с деструктивными действиями увольняющегося или увольняемого сотрудника в отношении работодателя. В 2017 году более половины инцидентов были связаны с неправомерным копированием корпоративной информации и передачей ее третьим лицам — в том числе конкурентам компании.

«Сотрудник, который принял решение об уходе из компании, часто пытается использовать информацию компании в своих интересах, — отметил аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. —  Это всегда имеет негативные последствия в виде материального ущерба и репутационных потерь. Прямой ущерб компаниям-работодателям в результате деструктивных действий увольняющихся или увольняемых сотрудников зафиксирован в более чем 50% исследованных инцидентов».

Авторы исследования подчеркивают, что особую опасность при подготовке к увольнению представляют действия нелояльных сотрудников из числа привилегированных пользователей. Топ-менеджеры, руководители отделов и системные администраторы имеют доступ к широкому спектру корпоративных данных, к которым относится, например, коммерческая тайна и производственные ноу-хау, они хорошо знают бизнес-процессы предприятия и могут применить эти знания, нанося максимальный вред бывшему работодателю, отметил Сергей Хайрук.

В 2017 году привилегированные пользователи стали причиной 19% нарушений, связанных с компрометацией корпоративных данных, более 80% случаев произошли по вине рядовых сотрудников. Чаще всего при краже корпоративной информации персоналом движет мотив личной выгоды или работа на конкурентов, в то время как руководители в большинстве случаев идут на нарушения из чувства мести или руководствуются другими некорыстными мотивами.

Более четверти нарушений, повлекших ущерб для работодателя, совершались сотрудниками менее чем за неделю до увольнения — на этот временной интервал пришлось 28,6% случаев. Еще около 20% нарушений происходили за несколько недель до ухода. В большинстве случаев — 52,4% инцидентов, деструктивные действия в отношении работодателя сотрудник совершал более чем за месяц до запланированного увольнения.

Примерно в каждом втором случае увольняющийся сотрудник забирал с собой или просматривал базы данных с персональной информацией коллег, клиентов или партнеров. Треть изученных инцидентов была связана с кражей из компании коммерческих секретов и ноу-хау.

Наибольшее количество случаев деструктивных действий персонала при увольнении зафиксировано в учреждениях медицинской сферы (27,8%) и организациях государственного сектора (19,4%). Реже всего увольняющиеся сотрудники похищали информацию предприятий сферы торговли (2,8%) и транспортного комплекса (2,8%).

Более 60% случаев неправомерного использования корпоративной информации при подготовке сотрудником к увольнению были совершены в компаниях со штатной численностью от 100 до 500 человек.

«Модель поведения персонала при использовании корпоративных информационных ресурсов не поддается анализу с помощью традиционных систем защиты, которые не учитывают субъективные факторы, не могут прогнозировать уход сотрудника из компании и связанные с этим риски, — добавил Сергей Хайрук. — Однако сегодня развиваются средства прогнозной аналитики, которые используют базу данных компании, включая информационные потоки, и благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения научились обрабатывать и анализировать накопленные компанией большие данные. Эти инструменты способны с высокой степенью точности предугадывать поведение персонала, например, заблаговременно определять сотрудников, которые намереваются уйти из компании, и предотвращать кадровые и финансовые риски для предприятий».

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