Обнаружена утечка перс. данных 3.5 миллионов граждан США

Обнаружена утечка перс. данных 3.5 миллионов граждан США

Управление финансового инспектора штата Техас (США) допустило утечку персональных данных 3.5 миллионов граждан, разместив их на сервере, доступ к которому был открыт всем. В настоящий момент пострадавшим рассылаются уведомления о случившемся; ведется расследование.

Более года любой желающий мог просмотреть информацию об интересующей персоне, посетив сайт Управления. Имена, почтовые адреса, даты рождения, номера водительских прав и номера социального страхования жителей штата Техас, хранились там в незашифрованном виде.

Эти данные регулярно пересылались из систем пенсионного обеспечения преподавателей и учителей государственных учебных заведений, пенсионного обеспечения сотрудников и от комиссии по занятости населения штата.

Согласно сообщению, это произошло по вине сотрудников, не исполняющих внутренние процедуры управления. Ведь помимо того, что они сохраняли информацию в незащищенном месте, так еще и не удаляли ее после завершения необходимых процедур. Вдобавок к этому, несмотря на установленные административные правила, касающихся всех организаций, данные пересылались на обработку в незашифрованном виде.

По словам инспектора управления Сюзан Комбс вся информация была перенесена в более защищенное место.

Данных о том, что информация использовалась в преступных целях пока нет.

Эксперты аналитического центра компании Infowatch, отмечают, что номера соцстрахования жителей США - очень ликвидная информация и котируется на чёрном рынке по 12-18 долларов "за голову". Эти данные позволяют совершить ряд распространённых мошенничеств.

В США принято в таких случаях, как минимум, предоставлять субъектам скомпрометированных данных услугу финансового мониторинга на 1 или 2 года. Её стоимость в розницу - порядка 15-18 долларов в месяц на человека. Бюджет штата вряд ли потянет такую компенсацию. Но потерпевшие могут получить деньги и через суд.

Не исключена возможность, что информация, оказавшаяся доступной на сервере, еще будет использована мошенниками для совершения финансовых махинаций.

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