В России хотят увеличить штрафы за утечку персональных данных в 10 раз

В России хотят увеличить штрафы за утечку персональных данных в 10 раз

В России хотят увеличить штрафы за утечку персональных данных в 10 раз

В России предлагают увеличить максимальные штрафы за утечку персональных данных. Согласно новой редакции КоАП, эти суммы вырастут в десять раз — с 50 тысяч до 500 тысяч рублей. Эксперты обеспокоены такими жёсткими мерами, поскольку они могут стать критическими для бизнеса в непростой период пандемии.

Точка зрения поддерживающих увеличение суммы штрафов вполне логична: персональные данные являются одним из самых ходовых товаров на чёрных онлайн-рынках, следовательно, штрафы должны быть по-настоящему высокими, чтобы успешно бороться с утечками.

Согласно проекту новой редакции КоАП, размещённому на ресурсе regulation.gov.ru, штрафы могут вырасти с 50 до 500 тысяч рублей для юридических лиц, с 20 до 300 тыс. для ИП, для должностных лиц — с 10 до 100 тысяч, обычных граждан — с 2 тыс. до 20 тыс.

Вопрос об увеличении штрафов рассматривается не в первый раз. Ещё в 2015 году Госдума обсуждала эту возможность. Помимо комитета по информационной политике, информационным технологиям и связи, над соответствующими поправками работает и Министерство юстиции.

Тем не менее ряд специалистов назвал подобную меру «негуманной», учитывая складывающуюся экономическую ситуацию. Другими словами, без определённого переходного периода операторам персональных данных будет крайне сложно соответствовать новым требованиям, а тем более — выплачивать такие суммы.

Особенно в этом случае пострадает малый бизнес, для которого 500 тысяч рублей могут стать критической суммой, передаёт «Ъ» прогнозы специалистов.

Утечки данных, однако, на сегодняшний день остаются одним из самых актуальных вопросов информационной безопасности. Например, по данным InfoWatch, за 2019 год в мире утекли 13,7 млрд записей персональных данных.

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