Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Администрация Telegram опубликовала статистику по блокировке каналов и контента, нарушающих политику мессенджера или законы различных государств. Всего в 2024 году было заблокировано 15,4 млн групп и каналов.

Основными мотивами для блокировок, по официальному сообщению администрации мессенджера, являются подстрекательство к насилию, обмен материалами о жестоком обращении с детьми и торговля запрещенными товарами.

«С 2015 года модерация в Telegram сочетала реакцию на жалобы пользователей с активным мониторингом, использующим машинное обучение. В начале 2024 года эти средства были еще усилены с помощью передовых технологий, применяющих искусственный интеллект», — говорится в сообщении администрации Telegram.

Тем не менее именно слабое модерирование и отсутствие сотрудничества с правоохранительными органами были частой претензией к Telegram со стороны властей разных стран. Схожие обвинения французских властей привели к аресту Павла Дурова в августе 2024 года. Его обвиняли в использовании площадки для распространения детской порнографии, мошенничества и прочих преступлений.

В сентябре политика мессенджера была радикально пересмотрена. Лично Павел Дуров заявил, что администрация площадки будет раскрывать правоохранительным органам нарушителей.

В декабре Telegram начал сотрудничать и с рядом некоммерческих организаций, в частности, с британской IWF, которая занимается борьбой с сексуальной эксплуатацией детей и подростков и удалении из Сети материалов, содержащих детскую порнографию.

После начала сотрудничества с IWF Telegram расширил базу контента, содержащего сцены с сексуальным насилием над детьми. За 2024 год было удалено более 700 тысяч групп и каналов, которые распространяли такого рода контент.

Модераторы также удалили почти 130 тысяч каналов и групп, связанных с террористическими организациями. Дополнительно в сотрудничестве с правоохранительными органами и неправительственными организациями было пресечено распространение 100 млн единиц контента, содержащего призывы к насилию или пропаганду терроризма.

«За последние несколько лет наша команда модераторов неустанно трудилась, чтобы обеспечить безопасность Telegram. Каждый месяц они удаляли около 1 миллиона каналов и групп, а также более 10 миллионов пользователей, нарушивших наши правила. Эти впечатляющие результаты стали возможны благодаря вашим отчетам, а также нашим автоматизированным системам обнаружения и инструментам на основе искусственного интеллекта. Однако большая часть этой работы осталась за кулисами. Общественность не была полностью осведомлена о масштабах наших усилий по модерации, и СМИ часто полагались на устаревшую информацию из частей нашего веб-сайта, которые не обновлялись десятилетие», — написал Павел Дуров в личном блоге.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru