Европол запустил платформу расшифровки данных для правоохранителей

Европол запустил платформу расшифровки данных для правоохранителей

Европол запустил платформу расшифровки данных для правоохранителей

Европол анонсировал запуск новой платформы, призванной повысить эффективность расшифровки данных, собираемых законным путем в ходе расследования преступлений. По замыслу авторов проекта, недоступные для анализа цифровые улики теперь будут обрабатываться централизованно и с учетом накопленного опыта, что позволит успешнее бороться с групповыми преступлениями и терактами на территории Евросоюза.

Новый сервис разработан совместно с Объединённым исследовательским центром Еврокомиссии (Joint Research Centre, JRC). Руководство проектом поручено Европейскому центру по борьбе с киберпреступностью (European Cybercrime Centre, EC3), работающему под эгидой Европола.

«Запуск новой платформы расшифровки данных — это важный этап борьбы с организованной преступностью и терроризмом в Западной Европе, — сказано в пресс-релизе Европола. — Эта инициатива поможет правоохранительным органам стран ЕС обеспечить безопасность сообществ и граждан, не ущемляя их основных прав и не ограничивая или ослабляя шифрование».

Европейский совет, со своей стороны, принял резолюцию по вопросам шифрования, подчеркнув необходимость обеспечения безопасности «как через шифрование, так и невзирая на шифрование». В своем пресс-релизе Совет заявил о готовности оказать поддержку разработке сильных средств шифрования, так как они необходимы для защиты прав граждан и их безопасности в цифровом пространстве. В то же время европейские законодатели высказались за предоставление правомочным органам правоохраны и правосудия возможности получать доступ к цифровым уликам, защищенным шифрованием.

Позицию Совета ЕС в отношении «безопасности вопреки шифрованию» лучше всего проясняет его отчет трехлетней давности (PDF) о европейских политиках в отношении киберпреступлений. В этом отчете приведены такие рекомендации:

  • странам – членам ЕС следует вкладывать средства в специализированное программное обеспечение и оборудование с адекватным быстродействием, а также в подготовку персонала с целью обеспечения расшифровки файлов и коммуникаций;
  • страны – члены ЕС должны обеспечить взаимодействие со всеми заинтересованными сторонами, в том числе — по необходимости — с частными компаниями, чтобы расширить возможности дешифровки для правомочных органов;
  • странам – членам ЕС надлежит интенсифицировать исследования и разработки, способные повысить эффективность дешифровки, а в особо сложных случаях использовать средства Европола, в частности, платформу расшифровки данных EC3.

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