Следственный комитет России назвал основные каналы утечек данных россиян

Следственный комитет России назвал основные каналы утечек данных россиян

Следственный комитет России назвал основные каналы утечек данных россиян

Следственный комитет России назвал основные причины утечек данных россиян, среди которых особняком стоят ошибки в работе служащих кредитных организаций, министерств и различных ведомств. Также к факторам можно отнести пока низкий уровень киберграмотности населения и действия самих злоумышленников.

Своими выводами поделился Константин Комарда, руководитель отдела по расследованию киберпреступлений СК РФ, в беседе с изданием ТАСС. Полный текст интервью обещают опубликовать сегодня.

В частности, Комарда ещё раз подчеркнул, что слив данных граждан России на площадки даркнета стоит на сегодняшний день остро. Как правило, на форумы соответствующей тематики попадают пароли от личных кабинетов, данные банковских карт и другая платёжная информация, а также сведения о счетах, номера мобильных телефонов и даже паспорта пользователей.

Киберпреступникам на руку играет достаточно низкая цифровая грамотность — люди иногда не утруждаются выполнением даже основных правил безопасной работы в Сети. Ситуацию усугубляют недостаточные меры компаний по защите от киберугроз, а также ошибки в работе самих сотрудников.

«Всё это приводит к случайным утечкам информации или умышленному хищению баз данных. Так и попадают данные миллионов наших граждан в глобальную сеть», — отметил Комарда.

Представитель Следственного комитета сослался на результаты исследований ведомства, которые показали, что в подавляющем большинстве случаев сведения о россиянах оседают на форумах в даркнете.

«Чтобы решить эту проблему, нам нужен комплексный подход. В том числе на законодательном уровне», — подытожил Комарда.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс разработал с нуля языковую модель Alice AI Foundation LLM и открыл её веса для самостоятельного запуска и дообучения. Компания называет разработку полностью суверенной и планирует сделать её основой будущей рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов.

При обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров, модель использует архитектуру Mixture of Experts и подключает нужную часть экспертов, а не будит весь 80-миллиардный коллектив одновременно.

Такой подход должен снизить вычислительные затраты при запуске, не отказываясь от ёмкости крупной модели. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

При этом речь идёт о базовой модели после предобучения, а не о готовом чат-боте: чтобы получить разговорного ассистента или специализированный корпоративный инструмент, её ещё предстоит дообучить.

Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Разработчики могут запускать модель на собственной инфраструктуре, адаптировать её под свои задачи и использовать результат в исследовательских и коммерческих проектах.

Яндекс подчёркивает, что самостоятельно подготовил обучающий корпус, выбрал архитектуру и гиперпараметры, не опираясь на готовые иностранные модели.

Однако слово суверенная пока остаётся заявленной характеристикой: официальный порядок присвоения такого статуса в России должен заработать только с марта 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru