Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Обсуждать личные и конфиденциальные данные рядом с умными колонками не стоит, советуют эксперты по кибербезопасности. Рекомендации стали раздавать после истории с исходным кодом “Алисы” от Яндекса. Разработчик уверяет, что голосовой помощник “начеку” только в бета-версии.

Пользователям не стоит произносить вслух номера кредитных карт и пароли, находясь рядом с умными колонками, заявили опрошенные РИА Новости эксперты. Подобные устройства могут стать целью злоумышленников.

Отказываться от помощников или нет — личный выбор каждого, рассуждает эксперт Kaspersky по кибербезопасности ICS CERT Владимир Дащенко.

Однако ежедневное использование подобных устройств можно сделать безопаснее, соблюдая ряд несложных рекомендаций, говорит специалист.

Не следует озвучивать конфиденциальную информацию поблизости от умных колонок: это касается номеров кредитных карт, паролей, номеров документов и других данных.

Также лучше отключать колонку от Сети, если дома никого нет, советует Дащенко.

Имеет значение и расположение колонки. Лучше не ставить устройство на подоконник: она может привлечь внимание злоумышленников и стать приманкой для возможной кибератаки или вторжения в дом, поясняет эксперт.

"Любые IoT-устройства, если они подключены к интернету, могут потенциально стать целью для злоумышленников”, — соглашается старший специалист группы исследований безопасности мобильных приложений Positive Technologies Артем Кулаков. По его словам, лучше не рисковать и не оставлять устройства в помещении, где обсуждают важные вопросы.

Покупать умные устройства нужно только у официальных производителей. Это снизит риск того, что данные станут общедоступными. Напомним недавний случай с канадским консультантом по безопасности, купившим на Amazon приставку Android TV со встроенной в прошивку вредоносной программой.

Еще несколько правил “умной” гигиены от экспертов: патчить устройства и приложения к ним, разобраться с настройками колонки и ограничить ее в правах.

Интерес к вопросу передачи данных “умными” ассистентами вырос после утечки исходного кода сервисов Яндекса. В слитом бывшим сотрудником репозитории упоминалось, что голосовая колонка Алиса в бета-версии может включаться сама, не уведомив об этом окружающих.

Добавим, данные могут собирать не только “умные” колонки. Передачу геолокации смартфона, слов-триггеров владельца и другой телеметрии разработчики уже не скрывают и не оправдываются за это.

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