Увольняясь, прихвати базу клиентов

Увольняясь, прихвати базу клиентов

Так поступили шестеро бывших сотрудников банка Huntington National Bank. При увольнении они прихватили конфиденциальную информацию более чем 2000 клиентов, которую впоследствии использовали в своих целях. Администрация банка подала иск в суд.

Бывший вице-президент, помощник вице-президента и несколько работников кредитного отдела скачали и распечатали информацию клиентов из защищенной базы данных банка. Уволившись в середине апреля, через несколько дней они открыли новый кредитный отдел в MVB банке.

Согласно заявлению, ответчики забрали информацию включающую имена, адреса, телефонные номера, номера социального страхования, номера банковского счета и другую информацию о клиентах, которые получили ипотечный кредит в Huntington Bank.

Об утечке стало известно после того, как несколько заемщиков сообщили о том, что MVB интересовался их займами. Оказалось, что обвиняемые связывались с клиентами, предлагая им погасить кредит в MVB банке. В числе пострадавших оказался заемщик, выплативший  MVB более миллиона долларов. Однако представители MVB банка отказались дать какие-либо комментарии.

Huntington National Bank является одним из самых крупных банков США с филиалами в 6 штатах. Стоит отметить, что не так давно в банке были введены политики безопасности, включая систему предотвращения утечек данных и обучение сотрудников работе с конфиденциальными данными.

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