Государственные инициативы.
- Минцифры опубликовало проект изменений классификатора отечественного ПО. Для общественного обсуждения опубликован проект приказа Минцифры о внесении изменений в классификатор программ для ЭВМ и баз данных – в частности, предусмотрено расширение раздела «Встроенное программное обеспечение». Раздел «Встроенное программное обеспечение» предлагается дополнить новыми классами: «Программное обеспечение для управляемых логических контроллеров (PLC)»; «Встроенные среды исполнения управляемого кода (виртуальные машины)»; «Встроенное программное обеспечение программно-аппаратных комплексов»; «Встроенный гипервизор»; «Встроенные средства управления оборудованием с числовым программным управлением (CAM)»; «Встроенные программы человеко-машинных интерфейсов на производстве (HMI)»; «Встроенное программное обеспечение средств управления и мониторинга». Помимо этого, уточняются наименование и описание классов: «Встроенные операционные системы» (в настоящее время «Встроенные системные программы — операционные системы»), «Встроенное программное обеспечение интернета вещей, робототехники и сенсорики» (сейчас – «Программы, которые должны использоваться в устройствах интернета вещей, сенсорах и роботах»). Класс «Драйверы» перенесён из раздела «Системное программное обеспечение» в раздел «Встроенное программное обеспечение». В классификаторе российского ПО, который используется для ведения реестра российского программного обеспечения и реестра евразийского программного обеспечения, насчитывается больше 150 классов ПО.
- В России предложили создать до 40 межрегиональных хабов ЦОДов. В России обсуждают создание 30-40 межрегиональных хабов центров обработки данных, каждый из которых сможет обслуживать сразу несколько субъектов. Такой подход позволит эффективнее использовать вычислительные мощности и упростить доступ дата-центров к электроэнергии, сообщают «Ведомости». Идею озвучил генеральный директор «Атомдата-центра» Олег Максименков на форуме ЦОДов iKS-Consulting. По его словам, вместо строительства отдельной крупной площадки в каждом регионе можно создавать вычислительные кластеры, рассчитанные сразу на несколько территорий. Проекты таких хабов уже прорабатываются для Урала, Поволжья и Ленинградской области. Президент Ассоциации участников отрасли ЦОД Игорь Дорофеев подтвердил, что соответствующая работа ведется на уровне нескольких федеральных округов. «Атомдата-центр» также готов участвовать в создании такой инфраструктуры. Предполагается, что межрегиональные площадки позволят равномернее распределять нагрузку на IT-системы и повысить доступность вычислительных ресурсов в регионах. При этом для запуска проектов потребуется согласовать интересы операторов, заказчиков и органов власти. Ранее мы писали, что российский рынок ЦОДов и облачных сервисов к 2030 году может вырасти более чем втрое – до 737 млрд рублей. Одновременно развитие распределенной инфраструктуры повышает спрос на технологии георезервирования и управления нагрузкой между несколькими площадками.
- Российские суды начали тестировать четыре ИИ-модели на судебных решениях. В российских судах в пилотном режиме заработали четыре большие языковые модели, обучающиеся на правовых позициях Верховного суда и значимых судебных решениях. Об этом заявил председатель ВС РФ Игорь Краснов на форуме руководителей верховных судов стран БРИКС в Нью-Дели. Нейросетям показывают практику по актуальным для граждан и бизнеса вопросам, передаёт «Интерфакс». Предполагается, что ИИ поможет судьям поддерживать единообразие решений, замечать противоречия и ошибки, а заодно сделает правосудие более предсказуемым. Проще говоря, одинаковые дела должны реже заканчиваться совершенно разными выводами в соседних регионах. Какие именно модели участвуют в эксперименте, где они работают и какие задачи им разрешено выполнять, пока не раскрывается. Судя по заявленным целям, речь идёт об аналитических помощниках, а не электронных судьях, самостоятельно выносящих приговоры. Верховный суд также разработал совместно с крупными ИТ-компаниями правила этики для нейросетей. В мае Краснов поручил масштабно изучить практику по делам, связанным с применением ИИ, чтобы сформировать единые подходы к новым спорам и правонарушениям. Теперь искусственный интеллект будет учиться не только на интернете, но и на российских судебных делах.
Инциденты и угрозы.
- Хакерам пора на пенсию. Claude Mythos сам нашёл брешь, проник внутрь и зачистил периметр. Корпоративная безопасность столкнулась с угрозой принципиально нового калибра. Граница между цифровым помощником и самостоятельным взломщиком стала заметно тоньше. Компания Booz Allen испытала 18 американских и китайских языковых моделей в роли автономных атакующих. Только Claude Mythos смог пройти весь цикл вторжения в контролируемую корпоративную сеть без помощи человека. Каждая модель управляла отдельной атакующей машиной, самостоятельно вводила команды и не получала заранее подобранный набор инструментов. Авторы сверяли заявленные успехи с журналами узлов, контроллера домена и системы обнаружения вторжений. Проверка охватывала поиск уязвимостей и семь этапов атаки от разведки до полного контроля над доменом. Со счётом 80 баллов Claude Mythos заметно опередил остальных участников. Получив украденные данные сотрудника, модель при каждой попытке проникала в сеть, самостоятельно находила путь к повышению привилегий и добиралась до прав администратора. В более сложном сценарии без исходной учётной записи нейросеть также взломала внешний контур и захватила домен. Grok-4.5, Muse Spark 1.1 и GLM-5.2 тоже получили полный доступ к домену, но не прошли всю последовательность действий без посторонней помощи. GPT-5.6 Sol, Kimi K3, GPT-5.5-Cyber и DeepSeek-V4-Pro дошли до бокового перемещения между узлами. Начальный доступ самостоятельно получили 17 из 18 систем. Решающую роль сыграла не только мощность самой модели. Специальная управляющая оболочка, которая связывает нейросеть с инструментами, памятью и последовательностью действий, позволила Claude Sonnet 5 приблизиться к результату Mythos. Такой программный слой помогает сохранять цель, менять тактику после неудачи и соединять отдельные операции в многоэтапную атаку. Результаты описывают лабораторное испытание, а не подтверждённую атаку Claude Mythos на реальную организацию. Anthropic ограничивает доступ к модели и предоставляет её проверенным организациям. Booz Allen советует исходить из возможного проникновения, разделять сеть на сегменты, выдавать минимальные права, изолировать ценные системы и регулярно проверять защиту против связок из ИИ, оболочек и инструментов.
- После ядерной кнопки появилась нейросетевая. Вашингтон и Пекин боятся выхода ИИ из-под контроля. Новый диалог должен снизить риск эскалации, если вышедший из-под контроля ИИ вмешается в инфраструктуру или проведёт кибератаку. США и Китай готовят отдельный канал для обсуждения рисков самых мощных систем искусственного интеллекта. Первые переговоры могут пройти уже в середине сентября и затронуть автономные кибератаки, потерю контроля над ИИ-агентами и обмен данными о серьёзных инцидентах, однако встреча пока окончательно не подтверждена. Белый дом заявил, что официально запланированной встречи по ИИ на середину сентября сейчас нет. О подготовке переговоров рассказали Reuters два источника, знакомых с обсуждением. Если встреча состоится, она станет первым официальным двусторонним диалогом США и Китая, посвящённым исключительно безопасности ИИ, с начала второго президентского срока Дональда Трампа. Американскую делегацию, по предварительным данным, возглавит министр финансов Скотт Бессент. Китай может представить вице-премьер Хэ Лифэн или член Постоянного комитета Политбюро Дин Сюэсян, который курирует технологическую политику, искусственный интеллект и полупроводниковую отрасль. Состав участников и программа пока меняются. Вашингтон хочет обсудить механизм, при котором американские и китайские ИИ-лаборатории будут обмениваться информацией об опасных действиях передовых моделей и совместно отслеживать кибератаки с участием ИИ. Речь идёт прежде всего об автономных ИИ-агентах, способных запускать инструменты, взаимодействовать с внешними системами, менять тактику после неудачи и продолжать работу без постоянных команд человека.
- Самый опасный кибер-ИИ OpenAI приходит в ChatGPT Plus. Полная версия GPT-6 умеет превращать неизвестные уязвимости в рабочие атаки, поэтому OpenAI ввела отдельные ограничения. OpenAI начала выводить GPT-6 Astra за пределы закрытых тестов и постепенно открывает модель подписчикам ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise. Новинка стала первой моделью компании, которую OpenAI сама отнесла к критическому уровню по возможностям в кибербезопасности: в испытаниях Astra самостоятельно находила неизвестные уязвимости, строила цепочки эксплойтов и получала выполнение кода в защищённых системах. Речь идёт не просто о том, что нейросеть стала лучше писать код или разбирать CVE. Согласно системной карте OpenAI, при наличии подходящих инструментов Astra способна искать ранее неизвестные ошибки и превращать найденные проблемы в рабочие способы атаки без пошаговой помощи человека. Именно такой уровень возможностей OpenAI определяет как Critical в собственной системе оценки рисков. На публичном ExploitBench, где модели предлагают превращать известные уязвимости движка V8 в рабочие эксплойты, Astra набрала 100%. GPT-5.6 Sol в аналогичном сравнении показывала 78,5%. Однако OpenAI признаёт, что результат мог частично завышаться из-за попадания старых уязвимостей в обучающие данные, поэтому исследователи подготовили отдельный набор из свежих ошибок, опубликованных уже после даты отсечения знаний Astra. Новый тест дал куда более тревожный результат. Во время работы с уязвимостями, раскрытыми с июня по август 2026 года, Astra нашла и использовала две ранее неизвестные уязвимости нулевого дня, которые затем вошли в цепочки атаки. OpenAI не раскрывает затронутые продукты и передаёт информацию разработчикам в рамках координированного раскрытия. Сведений о применении найденных ошибок в реальных атаках нет.
Исследования.
- Спрячьте свой Wi-Fi от хакеров: Роскачество назвало простой способ усложнить взлом роутера. Домашнюю Wi-Fi-сеть стоит скрыть из общего списка доступных подключений, чтобы усложнить ее обнаружение злоумышленниками. Такой совет дал руководитель Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко. Для этого в настройках маршрутизатора можно отключить трансляцию имени сети SSID. Уже подключенные устройства продолжат работать, но сама сеть перестанет отображаться в стандартном списке доступных Wi-Fi. При этом скрытие SSID не делает роутер неуязвимым. Эксперт называет эту настройку лишь дополнительным уровнем защиты, который усложняет поиск сети потенциальным злоумышленником. Особенно опасным может стать захват самого маршрутизатора. Получив контроль над ним, атакующий потенциально получает доступ к другим устройствам домашней сети, включая камеры наблюдения. Для дополнительной защиты Роскачество также рекомендует использовать сложный пароль, регулярно обновлять прошивку маршрутизатора и не оставлять стандартные настройки безопасности. Ранее специалисты советовали менять стандартное имя сети и отделять гостевые устройства от основной домашней инфраструктуры.
- Россияне вернулись к звонкам — голосовой трафик в мобильных сетях вырос на 25–30%. В первом полугодии 2026 года объём голосового трафика в российских мобильных сетях увеличился на 25–30% по сравнению с тем же периодом прошлого года. Одновременно мобильный интернет-трафик впервые начал снижаться — на 10–12%, а поток в фиксированных сетях вырос примерно на 20%. Участники рынка связывают перераспределение с блокировками мессенджеров и регулярными отключениями мобильного интернета. Часть потребления ушла в домашний и офисный Wi-Fi, поэтому речь идёт не о падении интереса к сети, а о смене каналов доступа. Российские сотовые сети переживают разворот многолетнего тренда: абоненты снова начали активно звонить, тогда как объём передачи данных в мобильных сетях впервые пошёл вниз. О резком росте голосового трафика — практически на треть — рассказали «Известиям» участники рынка и отраслевые аналитики. Насколько вырос голосовой трафик. По оценке эксперта НТИ по беспроводной связи Олега Яблокова, в первом полугодии 2026 года объём голосового трафика в мобильных сетях прибавил 25–30% год к году. Одновременно мобильный интернет-трафик сократился примерно на 10–12%, а передача данных в фиксированных сетях выросла на 18–20%. Партнёр ComNews Research Леонид Коник оценивает прирост мобильных голосовых вызовов в 30% и более. По его данным, мобильный интернет-трафик просел на 12–15%, а в сетях фиксированного широкополосного доступа вырос как минимум на 20%. Эксперт отмечает, что в сотовые сети возвращаются разговоры, которые несколько лет подряд уходили в иностранные мессенджеры. Схожие цифры приводит ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин: количество мобильных минут выросло на 20–30% при снижении интернет-трафика на 10–12%. Статистика Минцифры, опубликованная на портале «Федстат», подтверждает направление движения. В I квартале 2026 года — это наиболее свежие данные ведомства — мобильный интернет-трафик снизился на 8%, до 11,8 млрд Гб, тогда как поток фиксированного интернета вырос примерно на 19%, до 57,9 млрд Гб. Голосовой трафик, который стабильно сокращался год от года, прибавил более 25%. В «МегаФоне», «ВымпелКоме» и МТС ситуацию с падением мобильного трафика комментировать не стали. В пресс-службе Т2 отметили, что относительному восстановлению способствовало введение белых списков, а закрепление тренда там связывают с возможным согласованием дополнительной верификации пользователей для полноценного доступа в интернет. Перечень ресурсов, которые остаются доступными при отключениях мобильного интернета, Минцифры сформировало ещё в сентябре 2025 года — в него вошли «ВКонтакте», «Одноклассники», мессенджер Max, сервисы «Яндекса», Ozon, Wildberries, Rutube, Avito и «Госуслуги».
- ИИ перебрал 49 млрд молекул: в Китае одобрили первый препарат, разработанный с его помощью. В Китае получил условное разрешение на выход на рынок Mprosevir – препарат для лечения легкой и средней формы COVID-19 у взрослых, при разработке которого активно использовали искусственный интеллект. Разработчики называют его первым в стране инновационным препаратом класса 1, созданным с применением ИИ. Работа началась с ДНК-кодируемой библиотеки, содержавшей около 49 млрд химических соединений. После первичного скрининга исследователи получили более 100 потенциальных кандидатов, а ИИ-модель всего за несколько дней сократила их число до девяти. Шесть из девяти отобранных молекул показали высокую активность. После проверки токсичности, метаболизма и других характеристик команда остановилась на соединении WLU6937. От получения белка-мишени 3CLpro до выбора этого кандидата прошло около шести месяцев. ИИ использовали и на последующих этапах. Исследователи объединяли модели со структурной биологией, биохимией и результатами лабораторных экспериментов, чтобы повышать активность молекулы, улучшать ее свойства и снижать токсичность. Для этого была создана собственная платформа WAND – Westlake AI for Novel Drug. В общей сложности путь от первоначального поиска молекулы до завершения клинических испытаний занял около трех с половиной лет. Mprosevir получил условное разрешение китайского регулятора и стал первым препаратом класса 1 в стране, при разработке которого ИИ использовался не как вспомогательный инструмент на одном этапе, а на протяжении значительной части процесса.
Инновации.
- Компьютер теперь можно вырастить — Ученые собрали из клеток живой транзистор. Новая работа превращает биологию в аппаратную платформу, где сенсор, вычислитель и исполнительный механизм существуют в одной живой системе. Инженеры превратили генетически модифицированные бактерии в подобие транзисторов и собрали из живых колоний логические схемы, способные обрабатывать химические сигналы. В лаборатории исследователи уже построили «живые платы» из 24 бактериальных колоний, которые выполняют операции сложения и направляют входящий сигнал по заданному пути. Работа показывает необычный путь развития биокомпьютеров. Вместо попытки заставить одну клетку выполнять сложную программу команда разделила вычисления между несколькими специализированными штаммами бактерий. Получившуюся схему можно буквально напечатать на питательной среде, вырастить, а затем изменить выполняемую функцию, просто переставив бактериальные колонии в другом порядке. Исследование опубликовали 17 августа 2026 года в Nature Chemical Biology. Для экспериментов учёные использовали Pantoea agglomerans, бактерию, которая встречается в окружающей среде и часто живёт на поверхности растений. Обычный электронный транзистор управляет потоком электрического тока. Бактериальный аналог работает с химическими сигналами. Исследователи создали два типа клеточных «транзисторов», которые включаются или выключаются в зависимости от концентрации определённых молекул, а затем производят другую сигнальную молекулу для передачи результата дальше по схеме.
- Песчинку подсветили в пустоте, чтобы ловить тёмную материю массой с клетку. Крошечный магнит способен заметить частицы с массой, сравнимой с живой клеткой. Физики из Университета Райса превратили магнит размером с песчинку в необычный детектор тёмной материи. Вместо гигантской установки с тоннами вещества исследователи подвесили крошечный постоянный магнит над сверхпроводником и стали ждать едва заметного толчка, который могла бы оставить пролетающая частица массой вплоть до массы живой клетки. Большинство экспериментов по прямому поиску тёмной материи рассчитано на сравнительно лёгкие частицы. Десятилетиями одним из главных кандидатов считались WIMP с массами в диапазоне от единиц до тысяч ГэВ. Подтверждённого сигнала пока получить не удалось, поэтому физики всё активнее проверяют альтернативные модели, включая частицы во много порядков тяжелее. Эксперимент POLONAISE охватил диапазон примерно от 106 до 1015 ГэВ/c2. В верхней части диапазона масса одной гипотетической частицы достигает порядка нанограмма и становится сравнима с массой живой клетки. При столь большой массе частиц в окрестностях Земли должно быть намного меньше, поэтому исследователям нужен детектор, способный долго ждать редкого пролёта и заметить очень слабый одиночный импульс. Роль чувствительного элемента выполняет ферромагнитная частица массой 0,356 мг и эффективным радиусом около 260 микрометров. Конструкция состоит из трёх крошечных кубиков неодимового магнита Nd2Fe14B и стеклянной сферы диаметром 0,2 мм. Магнит удерживается без механического контакта внутри ловушки из сверхпроводящего тантала, поэтому обычное трение практически исчезает.
Обзор по ИБ подготовил Дмитрий Рожков.
