Гонконгские власти публично обвинили 4 банка в несанкционированной передаче персональных данных

Гонконгские власти публично обвинили 4 банка в несанкционированной передаче персональных данных

20 июня гонконгская Комиссия по охране приватности и персональных данных выразила осуждение четырем банкам за то, что они передавали персональные данные своих клиентов третьим лицам, причём три из банков делали это в коммерческих целях, сообщает аналитический центр InfoWatch.



Четыре банка, разгласившие конфиденциальную информацию, – это Citibank, ICBC, Fubon Bank и Wing Hang Bank. В частности, Fubon Bank передал данные 33000 клиентов неназванной страховой компании, а ICBC продал страховщикам около 17000 своих вкладчиков. При этом никто не получил согласия от клиентов, а один из банков, как установлено, даже проигнорировал клиентскую жалобу на такое нарушение приватности.

«Я глубоко разочарован тем фактом, что банки столь нещепетильны в вопросах охраны конфиденциальной информации», – сказал журналистам член Комиссии Алан Чян после обнародования результатов проверки указанных банков.

Ещё Комиссия попеняла банкам за то, что в договорах с клиентами они используют очень мелкий шрифт и заумные термины, когда речь идёт об обработке персональных данных.

Гонконгские законы о персональных данных не слишком строги. Видимо, поэтому орган власти решил действовать столь публично, чтоб надавить на нарушителей через их деловую репутацию. Все подвергнутые публичной выволочке банки официально пообещали исправить недочёты и больше не нарушать.

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