ФСТЭК опубликовала рекомендации по устранению типовых ошибок конфигурации

ФСТЭК опубликовала рекомендации по устранению типовых ошибок конфигурации

ФСТЭК опубликовала рекомендации по устранению типовых ошибок конфигурации

ФСТЭК России опубликовала рекомендации по устранению типовых ошибок конфигурации программного обеспечения. Документ подготовлен на основе анализа реальных инцидентов 2024–2025 годов и содержит практические меры по исправлению недочётов в настройках как общесистемного, так и прикладного ПО.

Рекомендации размещены на официальном сайте ведомства в двух форматах — Open Document и PDF.

Среди наиболее распространённых проблем отдельно выделены слабые пароли. Несмотря на то что эта проблема считается давней, она по-прежнему остаётся актуальной. Именно слабые пароли названы одной из основных уязвимостей информационных систем в госсекторе.

Ещё одной типичной ошибкой во ФСТЭК указали отсутствие обязательной аутентификации при доступе к базам данных. Это создаёт риск несанкционированного доступа и утечки информации.

К распространённым угрозам также отнесены использование устаревших протоколов SMBv1 и NTLMv1, а также наличие пользователя «Гость» в группе «Администраторы» — проблемы, характерные для ОС Windows.

Отдельно отмечено хранение учётных записей в открытом виде, в том числе в системах на базе ядра Linux. Для всех типов систем остаются актуальными такие недостатки конфигурации, как открытые сетевые порты и некорректно настроенные права доступа к критически важным файлам и каталогам.

В январе ФСТЭК также выпустила рекомендации по безопасной настройке гипервизора VMware. Документ подготовлен с учётом текущей ситуации, при которой загрузка обновлений, в том числе устраняющих критические ошибки, затруднена или невозможна.

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