ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК РФ советует госорганам закрыть двери для зарубежных ИИ-ботов

ФСТЭК России разослала в органы исполнительной власти письма, рекомендуя добавить в robots.txt запрет на доступ к госсайтам поисковых ботов иностранного производства (вроде GPTBot от OpenAI). Подобная мера призвана ограничить сбор данных об уязвимостях веб-ресурсов.

С одним из таких писем, от 20 августа, ознакомился «Ъ». В нем, со слов издания, приведено следующее обоснование: подобные боты «собирают информацию о существующих уязвимостях информационных ресурсов органов государственной власти РФ и о персональных данных, чтобы использовать их в зарубежных моделях машинного обучения».

Примечательно, что сама федеральная служба пока не последовала своему совету. Проведенная репортерами проверка (2 сентября) запрета на доступ GPTBot к сайту ФСТЭК не обнаружила.

С вводом подобных ограничений медлят также Минцифры, Минздрав, МЧС. В robots.txt сайтов Минюста и ФСБ такая директива присутствует, притом она вообще запрещает индексирование автоматизированными средствами.

Опрошенные «Ъ» эксперты признали существование ботов, специально собирающих данные о слабостях доступных из интернета ресурсов — таких как устаревшие плагины, ошибки конфигурации, отсутствие защиты, позволяющее внедрить на сайт вредоносный код. Сканирование при этом может проводиться как с благими намерениями, так и со злым умыслом.

Риски использования ИИ-ботов для проведения атак, по мнению специалистов, пока невелики, однако в «Лаборатории Касперского» не исключают изменения ситуации в недалеком будущем.

«Данная сфера развивается очень динамично, что требует постоянной оценки возникающих угроз, — заявил журналистам Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения в Kaspersky. — Существуют специализированные системы для поиска разнообразных внутренних сервисов, таких как подключенные к интернету камеры. И сокрытие таких сервисов от поисковых ботов не сможет полностью решить саму проблему».

Минувшей весной похожие рекомендации по борьбе с автоматизированным сбором информации из-за рубежа рассылались хостинг-провайдерам с подачи Роскомнадзора. При этом в письмах упоминалась не только OpenAI, но также Google и Apple.

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