На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

Компания BI.ZONE расширила функциональность портала Threat Intelligence, добавив интерактивный дашборд и встроенного ИИ-ассистента Cubi. Новые инструменты помогут специалистам быстрее анализировать ландшафт киберугроз и понимать, какие методы используют злоумышленники.

На дашборде отображаются данные о наиболее атакуемых странах, популярных вредоносных программах и инструментах атакующих.

Пользователи могут отфильтровать информацию по отраслям и увидеть, какие кибергруппировки чаще всего нацеливаются именно на их сектор.

Среди фильтров есть возможность выбрать тип мотивации злоумышленников — например, финансовую, шпионскую или хактивистскую. Для каждой категории можно просмотреть список самых активных групп.

Отдельная функция — «Персонализация». С её помощью пользователь может одним нажатием получить срез данных, актуальный именно для своей отрасли.

На портал также интегрирован ИИ-ассистент BI.ZONE Cubi, который помогает расшифровывать тактики, техники и процедуры кибератак, а также объясняет, какие инструменты используют преступники. Ассистент способен формировать краткие описания и рекомендации по инцидентам, тем самым сокращая время на ручной анализ.

Использование Cubi, по словам разработчиков, позволяет ускорить обработку данных и снизить нагрузку на аналитиков, высвобождая время для более сложных задач.

Новые функции делают портал BI.ZONE Threat Intelligence инструментом не только для мониторинга угроз, но и для детального анализа активности кибергруппировок в реальном времени.

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