Треть россиян следит за бывшими партнерами в соцсетях

Треть россиян следит за бывшими партнерами в соцсетях

Треть россиян следит за бывшими партнерами в соцсетях

34% респондентов в России наблюдают за своими “бывшими” в социальных сетях. Результатами свежего опроса поделились в “Лаборатории Касперского”. В прошлом году с цифровой слежкой столкнулись 8 тыс. россиян.

Новое исследование провели в марте уже этого года. В нем приняли участие 1,2 тыс. россиян.

Женщины в два раза чаще указывали, что подписаны на страницу бывшего и следят за обновлениями, но не оставляют комментарии и лайки. Мужчины, наоборот, чаще комментируют и ставят “реакции” под публикациями, если подписаны на страницу бывшей партнёрши.

Респондентам также задавали вопрос, как они отреагируют, если узнают, что прежние возлюбленные внимательно следят за их жизнью в соцсетях. Больше трети (36%) признались, что их отношение к подобному вниманию будет зависеть от того, о каком именно человеке идёт речь.

Цифровая слежка — многогранная проблема, предупреждают эксперты в области кибербезопасности. Она может вестись не только через аккаунты в социальных сетях, но и с использованием сталкерского ПО. Его незаметно устанавливают на смартфон жертвы.

Такие программы открывают доступ к конфиденциальным данным: поисковой истории браузера, чатам, социальным сетям, местоположению.

По данным “Лаборатории Касперского”, в 2022 году со сталкерскими приложениями столкнулись больше восьми тысячи российских пользователей.

“Мы активно боремся с проблемой преследования в Сети, иначе говоря киберсталкинга”, — комментирует цифры руководитель проектов устойчивого развития в “Лаборатории Касперского” Мария Лосюкова.

Так, компания стала одним из основателей международной Коалиции по борьбе со сталкерским ПО (Coalition Against Stalkerware) и партнёром немецкого исследовательского проекта DeStalk, который обучает специалистов служб помощи жертвам насилия.

Речь о бесплатном инструменте с открытым исходным кодом TinyCheck, запущенном летом прошлого года. Он устанавливается не на сам смартфон, а на отдельное внешнее устройство, и незаметно для инициатора слежки позволяет понять, есть ли на телефоне сталкерское ПО.

“Киберсталкинг — это один из способов преследования человека в интернете, в процессе которого используются ложные обвинения, попытки собрать информацию о его жизни, отслеживание онлайн-активности, газлайтинг и другие формы агрессии”, — объясняет Анастасия Ермолаева, председатель Нижегородского женского кризисного центра (НЖКЦ).

Этот вариант преследования можно считать одной из форм домашнего насилия, так как его целью является получение власти и контроля. Он часто применяется по отношению к людям, с которыми были близкие отношения. Киберсталкинг очень опасен, так как его достаточно трудно остановить и доказать.

Если вы уверены, что на вашем смартфоне установлено сталкерское ПО, не пытайтесь сразу удалить его, изменить настройки приложения или телефона, предупреждают эксперты. Это сразу станет известно потенциальному инициатору насилия, и ситуация может усугубиться.

Кроме того, удалив приложение, вы рискуете стереть важные данные или доказательства, которые могут быть использованы полицией при расследовании.

За помощью в таких ситуациях можно обратиться в ближайшую службу поддержки из Коалиции по борьбе со сталкерским ПО, центр помощи пострадавшим от домашнего насилия или правоохранительные органы.

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