Онлайн-груминг: 80% заявок в друзья к детям поступают от незнакомцев

Онлайн-груминг: 80% заявок в друзья к детям поступают от незнакомцев

Онлайн-груминг: 80% заявок в друзья к детям поступают от незнакомцев

Лаборатория Касперского” опубликовала тревожные результаты нового исследования. Летом специалисты опросили две тысячи взрослых и детей, интересуясь, кто обычно добавляется в друзья к детскому профилю в соцсетях.

Выяснилось, что 80% запросов дети получают от незнакомых людей. Почти четверть из них поступает от взрослых. Самый частый такой ответ — в группе детей 7-10 лет.

“В целом почти каждый второй ребёнок (49%) знакомится с новыми людьми в социальных сетях, и больше трети из них (36%) потом встречаются с новыми знакомыми в реальности”, — рассказали в пресс-службе “Лаборатории Касперского”.

В 7-10 лет у 90% детей уже есть собственный смартфон или планшет. Родители не всегда интересуются, чем те делятся в Сети. Юные пользователи размещают много личных данных.

Почти половина указывает в социальных сетях свой настоящий возраст и рассказывает о своих увлечениях, больше четверти (27%) отмечают номер школы, 13% выкладывают фотографии, на которых видно обстановку квартиры, 12% указывают имена родственников (родителей), а 10% — публикуют номер мобильного телефона.

“Родители беспокоятся о том, сколько времени дети проводят в Сети, но не всегда обращают внимание на то, что они там делают и с кем общаются”, — отмечает Андрей Сиденко, руководитель направления “Лаборатории Касперского” по детской онлайн-безопасности.

Одна из угроз — онлайн-груминг. Это попытка установить доверительные отношения с ребёнком, чтобы получить приватные фотографии или видео для шантажа и не только, добиться встречи в реальной жизни.

Согласно опросу, треть родителей не знают, какая информация о ребёнке находится в открытом доступе не только в соцсетях, но и в целом в интернете.

Онлайн-груминг — серьёзная проблема, комментирует результаты исследования Ольга Бочкова, детский психолог, руководитель Академии безопасности.

“Действительно, мы обнаружили, что чаще всего под угрозой сексуализированного насилия любого вида, как онлайн, так и в реальности, подвергаются дети 7-12 лет, — говорит Бочкова. — Часто родителям кажется, что достаточно ограничить общение ребенка с посторонними людьми, и тогда он будет под защитой. Но обширная практика Академии безопасности показывает, что вымогать интимные фотографии и видео могут и взрослые знакомые ребёнка, и его ровесники”.

Оградить детей от онлайн-груминга может их умение фильтровать информацию о себе и выстраивать личные границы. Родители могут контролировать активности ребенка в Сети через приложения “родительского контроля”.

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