Из российских компаний утекли 1,8 петабайта данных за год

Из российских компаний утекли 1,8 петабайта данных за год

Из российских компаний утекли 1,8 петабайта данных за год

В 2025 году из российских компаний утекло почти 1,8 петабайта данных. По оценке ИБ-компании «Солар», это в 17 раз больше, чем в 2023 году, когда счёт ещё шёл на терабайты. При этом парадокс в том, что самих утечек формально стало меньше. Если в 2024 году их было больше, то в 2025-м специалисты насчитали 367 случаев, то есть снижение составило 23%.

Публичных сообщений о таких инцидентах тоже стало меньше — 722, это на 27% ниже год к году. Но расслабляться тут явно рано: как подчёркивают в «Соларе», в среднем хакеры всё равно публикуют базы данных каждый день.

Самый заметный вклад в статистику дали ретейл, на который пришлось 34% всех утечек, сфера услуг с долей 12%, а также блоги и форумы, которые заняли ещё 10%. В компании связывают это с тем, что в этих сегментах особенно велика доля небольших организаций, а у малого бизнеса защита часто оставляет желать лучшего.

Если посмотреть не на количество инцидентов, а на масштаб, картина становится ещё более впечатляющей. В 2025 году объём опубликованных данных достиг 1,76-1,8 петабайта, или примерно 1,8 тысячи терабайт. Всего это около 4,5 млрд строк данных. Для сравнения: по числу опубликованных строк рост к 2024 году оказался трёхкратным.

Внутри этого массива специалисты заметили как минимум 337 млн строк с номерами телефонов и 208 млн строк с адресами электронной почты. Но в «Соларе» (передаёт ТАСС) отдельно уточняют: далеко не каждая утечка означает публикацию исключительно конфиденциальных данных.

Нередко в Сеть попадают целые дампы серверов, крупные массивы с сетевых хранилищ и внутренней инфраструктуры организаций. Именно поэтому общий объём таких публикаций может резко расти.

Интересно и то, что значительная часть утечек пришлась на госсектор и другие сферы, но примерно 33% утечек именно в госсекторе оказались устаревшими. То есть не вся опубликованная информация была свежей, хотя сам факт её появления в открытом доступе, конечно, спокойствия не добавляет.

На фоне этой статистики в отрасли всё чаще говорят не только о предотвращении утечек, но и о готовности к последствиям. Генеральный директор «РуБэкап» Андрей Кузнецов отметил, что, хотя число утечек и публичных сообщений о них сократилось, сама проблема никуда не исчезла и касается уже практически всех отраслей российской экономики.

По его словам, штрафы и внимание государства действительно подтолкнули бизнес относиться к теме серьёзнее, но этого всё равно недостаточно: компаниям нужно самим поднимать вопрос защиты данных в приоритет. Он также отметил рост интереса к системам резервного копирования как к способу снизить не только риск утечки, но и ущерб от инцидентов.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru