80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

Согласно статистике, полученной по итогам анализа 230 инцидентов, выявленных при пилотном внедрении DLP-системы Solar Dozor в 2024 году, 8 из 10 увольняющихся сотрудников пытаются забрать доступные им информационные активы, в том числе конфиденциальные данные.

Почти в половине случаев (38%) сотрудники, готовящиеся покинуть компанию, стремятся заполучить сведения о клиентах и партнёрах.

Как отмечают в ГК «Солар», подобные данные являются особенно востребованными и представляют повышенный интерес для конкурентов, которые стараются получить их любыми способами. Для этого нередко используются методы внедрения «своих» сотрудников либо попытки получения информации с помощью манипулятивных техник.

На втором месте по популярности находится интеллектуальная собственность, интерес к которой проявляют 22% увольняющихся сотрудников. В отдельных сегментах рынка, таких как IT, фармацевтика и другие отрасли, где ценность интеллектуальных разработок особенно велика, доля подобных попыток еще выше.

Замыкают тройку лидеров маркетинговые материалы, на которые приходится 18% случаев. Утечка этой информации также способна нанести серьёзный финансовый ущерб организации.

В 14% случаев предметом интереса являются материалы, разработка которых требует значительных трудозатрат. Это локальная нормативная база и другая документация, регулирующая внутренние бизнес-процессы компании. Владение такой информацией существенно повышает ценность сотрудника на новом месте работы.

Еще в 8% случаев сотрудники пытаются вынести любую доступную информацию, не разбирая её ценности. В ГК «Солар» отмечают, что именно данная категория представляет наибольшую угрозу, так как таким образом наружу могут попасть крайне чувствительные конфиденциальные сведения, сам факт утечки которых компания узнаёт лишь тогда, когда информация уже стала публичной.

«Если говорить о каналах вывода данных увольняющимися сотрудниками, то чаще всего используются съемные носители и файлообменные сервисы. Эти каналы позволяют выгружать большие массивы информации, включая архивы документов, конструкторскую документацию и стратегические планы. Важно не только контролировать сами каналы передачи данных, но и отслеживать аномальное поведение сотрудников, особенно в нерабочее время. Например, внезапный рост количества файловых операций или повышенный исходящий трафик в вечернее время могут свидетельствовать о попытках несанкционированного выноса информации», — пояснил Дмитрий Мешавкин, руководитель продукта Solar Dozor ГК «Солар».

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