Вредоносный код в отместку за увольнение

Ксения Ренселаева 13 Января 2011 - 20:06

...

На этой неделе суд приговорил бывшего сотрудника управления по транспортной безопасности (УТБ) к двум годам лишения свободы за попытку внедрения вредоносного кода в систему проверки пассажиров.

Сорокашестилетний Дуглас Джеймс Дучак, житель города Колорадо Спрингс, США, в течение пяти лет трудился в УТБ в качестве аналитика департамента информационных технологий. Помимо этого, за его плечами 25 лет опыта работы на аналогичных позициях.

Согласно сообщению, 23 октября 2009 года руководство управления решило освободить его от занимаемой должности, попросив освободить место к концу месяца. Перед тем как уйти со службы, рассерженный аналитик решил отомстить работодателю, внедрив в систему вредоносный код. Вредонос мог отключить полностью систему проверки пассажиров, таким образом помешав агентам по безопасности предотвратить проникновение террористов на борт самолета.

Но, к счастью, попытка не удалась: код не был активирован. Спустя несколько часов подозреваемый был пойман «с поличным». Дело в том, что камерами наблюдения, установленными в секретной зоне, было зафиксировано, что Дучаг воспользовавшись компьютером коллеги, скопировал вредонос в систему. По всей видимости, таким образом он пытался замести следы своих деяний.

В суде, Дучак принес извинения компании и объяснил свои действия тем, что сообщение руководства ввергло его в шок. Однако, он признал себя виновным по предявленному обвинению.

Судья же, учитывая безупречную службу подсудимого, отнеся к нему благосклонно. Помимо 2х лет лишения свободы, Дучак будет должен возместить убытки компании в размере $60587, которые были потрачены на расследование и восстановление системы, а также пройти курс терапии в психиатрической клинике.

Напомним, что по этой статье предполагается наказание в виде 10 лет лишения свободы и штрафа в размере 250000 долларов.

Следующая главная новость »

Резервные копии не работают? Расскажем в эфире AM Live, как делать по уму. Регистрируйтесь! »

Екатерина Быстрова 12 Февраля 2026 - 18:41

GenAI (генеративный искусственный интеллект) Малый и средний бизнес Корпорации UserGate

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

Резервные копии не работают? Расскажем в эфире AM Live, как делать по уму. Регистрируйтесь! »