Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Ретроспективная аналитика на основе технологий искусственного интеллекта позволяет анализировать исторические данные о коммуникациях в компании и предлагать сотрудникам службы ИБ рекомендации по повышению уровня безопасности. В InfoWatch YazheGovoril 1.0 можно настроить персонифицированную доставку рекомендаций специалистам по информационной безопасности удобным для них способом: push-уведомления на экране рабочего компьютера, на телефоне, подсказки с помощью бота в Telegram и др.

В ходе пилотного тестирования нового модуля ИБ-специалисты из разных отраслей высоко оценили релевантность и практическую пользу предложенных рекомендаций, особенно выданных задним числом, и охарактеризовали их как эффективные и отвечающие потребностям их служб. Среди наиболее ценных пользователи отметили следующие рекомендации:

  1. «ИИ может ускорить отражение кибератаки, а может не ускорять»
  2. «Инсайдер находился в зоне доступа к кофемашине»
  3. «Да тут течет, как фреон из холодильника!»
  4. «Уже тошнит? Понюхайте лимон»

На основе исторических данных InfoWatch YazheGovoril 1.0 строит автоматический отчет в графическом и текстовом формате, который может быть представлен службой ИБ руководству компании для обоснования бюджета на закупку DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor. Модуль ретроспективного анализа InfoWatch YazheGovoril 1.0 доступен бесплатно всем желающим, при регистрации на сайте InfoWatch до 5 апреля 2021 г. вы получите две лицензии по цене одной.

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