Лишь 23% российских компаний, пострадавших от утечек, сообщали об инциденте

Лишь 23% российских компаний, пострадавших от утечек, сообщали об инциденте

Лишь 23% российских компаний, пострадавших от утечек, сообщали об инциденте

24% компаний в России пострадали от утечек данных сотрудников, но лишь 23% из них сами сообщали о киберинциденте до появления информации в СМИ. При этом 74% решили вообще не комментировать произошедшее. Именно такую статистику приводят специалисты «Лаборатории Касперского».

По мнению экспертов, многие российские организации могут не знать, как именно себя стоит вести, чтобы минимизировать риск утечки. Например, лишь 32% опрошенных руководителей проводят тренинги по кибербезопасности.

Интересно, что большинство (65%) остались недовольны результатами и качеством таких тренингов. При этом 53% респондентов сообщили «Лаборатории Касперского», что одной из главных задач считают обучение сотрудников правилам кибербезопасности.

Управляющий директор Kaspersky в России и странах СНГ Михаил Прибочий подчёркивает, что крайне важно не только оперативно реагировать на киберинцидент и принимать меры по восстановлению, но и грамотно проводить кризисную коммуникацию.

Само собой, необходим готовый план на случай кризиса, а PR-отделу и безопасникам нужно работать сообща, обмениваясь информацией.

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