В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В России хотят разделить искусственный интеллект на два типа: суверенный и национальный. Звучит почти одинаково, но разница есть, её в эфире Радио РБК объяснил первый зампред комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антон Ткачев.

По его словам, суверенная модель ИИ — это полностью российская разработка. То есть все компоненты должны быть произведены на территории России.

Такой вариант, как пояснил депутат, в первую очередь нужен для чувствительных сфер: обороны, силовых структур и других направлений, где безопасность должна быть максимально жёсткой.

Тут логика простая: чем меньше внешних зависимостей, тем меньше поводов нервно смотреть на поставщиков и инфраструктуру.

Национальный ИИ — уже более гибкая история. Такая модель может использовать иностранные компоненты, но при этом должна размещать серверы на территории России. Это, по словам Ткачева, нужно для контроля над сервисами и их работой внутри страны.

Депутат также отметил, что России не стоит полностью закрываться от мировых разработок в области ИИ. По его мнению, для национальной модели можно брать лучшее и дорабатывать собственные решения, сохраняя при этом ключевое условие — размещение инфраструктуры в России.

Ранее власти скорректировали законопроект о регулировании искусственного интеллекта. В документе как раз появляются понятия суверенных и национальных моделей. В конце июня проект внесли в Госдуму. Если его успеют принять в весеннюю сессию, основные положения должны вступить в силу с 1 марта 2027 года.

Так что ИИ в России, похоже, хотят разложить по полкам: полностью свой — для самых закрытых и чувствительных задач, гибридный с иностранными компонентами — для более широкого применения, но с серверами на российской земле.

15 тыс. отправили ИИ-агентов на борьбу с кибератаками

Более 15 тыс. компаний уже используют в публичных облаках сервисы информационной безопасности на базе искусственного интеллекта. ИИ помогает выявлять атаки в реальном времени, сортировать поток предупреждений и разбираться с уязвимостями, пока специалисты ещё пытаются понять, какое из тысяч уведомлений действительно горит.

Такие данные представила Yandex Cloud в отчёте об угрозах для облачных и гибридных инфраструктур за первое полугодие 2026 года.

За это время изменились и действия атакующих. Если раньше главным пропуском в корпоративные сети оставались украденные пароли, то теперь злоумышленники всё чаще эксплуатируют уязвимости публичных приложений.

В российских облаках фиксировались попытки использовать критическую уязвимость React2Shell, а также проблемы ядра Linux Copy Fail и Dirty Frag.

Закрывать все найденные дыры вручную компании уже не успевают, поэтому часть рутины передают ИИ-агентам. Они мгновенно расставляют приоритеты, проводят триаж алертов, собирают информацию об инцидентах и выполняют первичные расследования.

К устранению критических уязвимостей человек пока подключается лично, полностью отдавать роботу ключи от инфраструктуры бизнес всё же не решился.

В Yandex Cloud считают, что современным корпоративным системам защиты необходимы поведенческие детекторы, объединённая телеметрия и ИИ-агенты. Причина проста: атаки ускоряются, а классическая схема «получили алерт — открыли тикет — когда-нибудь посмотрели» всё чаще проигрывает злоумышленникам по темпу.

Поменялись и главные цели. В первой половине 2025 года 35% атак приходилось на ИТ-компании. К середине 2026 года на первое место вышел ретейл с долей 39%, следом расположилось производство с 29%, а ИТ-сектор опустился до 20%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru