Роскомнадзор; за год в Сеть утекло более 710 млн записей с данными граждан

Роскомнадзор; за год в Сеть утекло более 710 млн записей с данными граждан

Роскомнадзор; за год в Сеть утекло более 710 млн записей с данными граждан

В 2024 году Роскомнадзор зафиксировал 135 случаев утечки баз данных. Суммарно в общий доступ было слито свыше 710 млн записей, содержащих персональные данные жителей России.

Для сравнения: за 11 месяцев прошлого года РКН взял на карандаш 127 утечек баз данных общим объемом более 680 млн записей.

«В 2024 году Роскомнадзор зафиксировал 135 случаев распространения в интернете баз данных, содержащих более 710 миллионов записей», — цитирует РИА Новости новые вводные регулятора.

Примечательно, что объемы утечек ПДн в России растут, а число таких инцидентов снижается. Так, по оценке DLBI, в I квартале 2024 года объем утечек данных в России в пять раз превысил показатель годовой давности.

Чаще всего взломам подвергались компании-подрядчики (ИТ и маркетинг), в таких случаях утечка может также затронуть заказчиков и их клиентов. Больше всего данных, по словам экспертов, утекло из финансовых организаций.

Основными причинами утечек данных в российских организациях, по данным Solar JSOC, являются компрометация корпоративных учеток и незакрытые уязвимости на ИТ-периметре.

Ввиду роста угрозы Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) запустил бесплатный сервис проверки утечки личных данных, аналогичный Have I Been Pwned. Поиск осуществляется по сводной базе, регулярно пополняемой из открытых источников.

В конце ноября президент России Владимир Путин подписал закон, ужесточающий штрафы за утечку персональных данных. Размер штрафа теперь зависит от величины потерь: так, за утечку данных более 100 тыс. субъектов ПДн или свыше 1 млн идентификаторов с компании могут взыскать до 15 млн руб., а при рецидиве — до 500 млн рублей.

Так называемый закон об оборотных штрафах вступит в силу через полгода. Специалисты по ИБ считают, что новая законодательная мера способна изменить отношение бизнеса к безопасности персданных и заставит его больше вкладываться в киберзащиту.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru