ВУЗ выложил в открытый доступ данные 13 тыс. студентов

ВУЗ выложил в открытый доступ данные 13 тыс. студентов

Личные данные более чем 13 тыс. студентов Университета Чепмена и связанного с ним Брэндменского университета оказались доступны для просмотра и скачивания всем желающим в результате ошибки сотрудников ВУЗов.



Электронный документ, который включал в себя номера социального страхования, идентификационные номера студентов и их финансовую информацию, был по ошибке выложен в папку с публичным доступом в университетской сети, передает CNews. В документе были представлены данные 11 тыс. нынешних и бывших студентов Университета Чепмена, а также дела около 1,900 желающих поступить в этот ВУЗ и ряда студентов Брэндменского университета. 

Утечку обнаружил 15 февраля один их студентов, который сразу сообщил о ней администрации.

Представители Университета Чепмена заявили, что провели «очень тщательное» расследование. Согласно его результатам, доступ к документу с конфиденциальной информацией успел получить только один человек – им и стал тот студент, который сообщил об утечке.

«У нас нет никаких доказательств неправомерного использования личных данных студентов. К счастью, наш промах удалось быстро исправить», - заявила Шэри Уотерс (Shari Waters), информационный директор университета.

Несмотря на это, представители ВУЗа все же связались со всеми пострадавшими студентами, проинструктировав их о защите своей личной информации и противостоянии возможному мошенничеству.

«Я представляю, что бы ответили у нас такому сознательному студенту и через сколько месяцев реально убрали файл. Говорить об информировании пострадавших, к сожалению, вообще не приходится, — заявил Александр Ковалев, директор по маркетингу российского разработчика DLP-систем компании SecurIT. — Вообще, расследование подобных инцидентов часто затруднено, ведь далеко не все организации используют уже давно имеющуюся в серверных операционных системах Microsoft функцию аудита доступа к файлам. Многие ИТ-руководители объясняют это тем, что у них просто не хватает трудовых ресурсов на отслеживание всего потока поступающих данных, однако на практике подобный аудит как раз не требует постоянного внимания офицера безопасности».

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.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru