23% россиян хотя бы раз проверяли факт компрометации своих паролей

23% россиян хотя бы раз проверяли факт компрометации своих паролей

23% россиян хотя бы раз проверяли факт компрометации своих паролей

Аналитики антивирусной компании «Лаборатория Касперского» провели опрос, который показал, что каждый четвёртый российский пользователь Сети (23%) с помощью специальных сервисов пытался проверить, не были ли скомпрометированы его пароли.

Как видно из результатов опроса, подавляющее большинство россиян не проверяли факт утечки учётных данных. Более того, 61% респондентов заявили, что не знают, как это делается.

35% опрошенных пользователей признались, что в тот или иной период времени к их конфиденциальной информации получали доступ третьи лица. В 52% таких случаев учётные данные оказывались в руках постороннего.

Также в опросе «Лаборатории Касперского» проскакивают и удручающие данные: разные пароли для каждого аккаунта создают, к сожалению, лишь 39% российских пользователей. Регулярно меняют пароли и того меньше респондентов — 38%.

Однако 37% опрошенных россиян заявили, что предпочитают не пользоваться возможностью аутентификации в различных онлайн-сервисах с помощью аккаунтов в социальных сетях.

Всем тем, что хочет проверить, не утекли ли его учётные данные на сторону, специалисты рекомендуют сервис Have I Been Pwned?, который создал знаменитый исследователь в области кибербезопасности Трой Хант.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru