55% ИБ-преступлений в судах связаны с отраслью связи

55% ИБ-преступлений в судах связаны с отраслью связи

55% ИБ-преступлений в судах связаны с отраслью связи

Согласно исследованию компании «СёрчИнформ», посвящённому анализу судебной практики по итогам инцидентов в сфере информационной безопасности, 63% дел связаны с неправомерным доступом к компьютерной информации. Наибольшее число дел — 55% — зафиксировано в отрасли связи.

В рамках исследования эксперты проанализировали более 100 уголовных дел, возбужденных по статьям 137, 138, 159, 159.6, 183, 272 и 274.1 УК РФ. Все они касались инцидентов ИБ, а также нарушений, связанных с использованием корпоративных данных и информационных систем.

С большим отрывом лидирует отрасль связи — на неё приходится 55% всех рассмотренных дел. На втором месте — государственные учреждения (16%), на третьем — финансовый сектор (15%). Остальные отрасли представлены в значительно меньших объёмах.

Наиболее распространённое нарушение — так называемый «пробив», то есть передача сведений о конкретных людях: на него пришлось 47% всех случаев. Модификация, внесение ложной информации и изменение данных составили треть дел. Ещё 16% связаны с выгрузкой и передачей данных.

86% всех дел завершились обвинительными приговорами, однако к реальному лишению свободы осуждаются лишь 5% фигурантов. Чаще всего назначаются штрафы (45%), условные сроки (26%) и запрет занимать определённые должности (23%).

Чаще всего суды выносят приговоры по статье 272 УК РФ — неправомерный доступ к компьютерной информации (63%). На втором месте — статья 183 (20%), касающаяся незаконного получения и разглашения коммерческой, налоговой или банковской тайны. Замыкает тройку статья 138 (9%) — нарушение тайны переписки, телефонных переговоров и других сообщений.

Подавляющее большинство нарушений (87%) совершаются рядовыми сотрудниками. На линейных руководителей приходится 9% случаев.

«Небольшое количество дел, связанных с экс-сотрудниками, объясняется тем, что компании редко доводят такие инциденты до суда. Однако отсутствие контроля за увольняющимися сотрудниками может привести к утечке конфиденциальных данных и репутационным рискам. По данным опроса собственников бизнеса, проведённого в 2025 году, 42% компаний сталкивались с нарушениями со стороны уволенных сотрудников. В 36% случаев бывшие работники пытались украсть клиентскую базу, в 28% — передавали информацию конкурентам. К сожалению, некоторые сотрудники воспринимают наработки, сделанные на прежнем месте, как свою собственность и уносят их с собой», — отметил руководитель отдела безопасности «СёрчИнформ» Алексей Дрозд.

«Мы видим, что в большинстве рассмотренных уголовных дел присутствует отягчающее обстоятельство — как правило, это служебное положение или корыстный мотив. По статье 272 УК РФ большую часть преступлений совершают сотрудники организаций, а не внешние злоумышленники. Поэтому одной из эффективных мер противодействия ИКТ-преступности становится повышение уровня внутренней безопасности компаний», — прокомментировал результаты GR-специалист «СёрчИнформ» Дмитрий Вощуков.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru