Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор хочет ограничить Telegram-ботов, собирающих данные россиян

Роскомнадзор обратил внимание на ботов в Telegram, собирающих персональные данные российских пользователей мессенджера. Представители ведомства считают, что подобную деятельность необходимо ограничить.

В связи с неоправданным и несанкционированным сбором данных россиян Роскомнадзор направил руководству Telegram уведомление, в котором РКН призывает ограничить работу потенциально опасных ботов.

Ведомство прокомментировало свою позицию изданию «КоммерсантЪ», подчеркнув, что владельцы и авторы ботов нарушают закон о защите персональных данных, а также права субъектов данных.

Всё дело в том, что 1 марта 2021 года в России вступил в силу закон об изменении правил обработки общедоступных персональных данных. Стало быть, операторы уже не могут размещать опубликованную в интернете информацию, принадлежащую пользователям, без их согласия.

Согласно новым правилам, все онлайн-площадки должны предоставить гражданам выбор конкретных данных, которые можно собирать, использовать и обрабатывать.

Чтобы установить всех лиц, причастных к распространению конфиденциальной информации с помощью ботов в мессенджере Telegram, Роскомнадзор обратился в правоохранительные органы.

О методах борьбы с Telegram-ботами рассказал директор департамента организации работ с заказчиками компании «Газинформсервис» Роман Пустарнаков:

«К сожалению, торговля персональными данными россиян набирает обороты. Владельцы ботов уже начали активно рекламироваться в популярных каналах на платформе Telegram. Организаторы подобных сервисов зарабатывают более 200 млн рублей в год, просто продавая людям данные третьих лиц».

«Практика показывает, что эффективных методов борьбы с незаконными сервисами для сбора данных в Telegram на данный момент попросту нет: штраф за такую деятельность составляет 6 000 рублей и мало кого напугает в масштабах выручки, а блокировка таких сервисов не показывает своей эффективности».

«Необходимо действовать с владельцами подобных сервисов более решительно: на порядок увеличить размер штрафов и ужесточить ответственность. Как минимум, такие меры должны помочь значительно снизить рост популярности подобной деятельности».

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