Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Утечка персональных данных через P2P сети в последнее время становится серьезной проблемой для пользователей и компаний, использующих их для работы. Зачастую, клиенты таких сервисов не понимают всей опасности и открывают папки, содержащие конфиденциальную информацию для всех пользователей.

Недавно сорокапятилетний житель штата Калифорния Рене Куимби был осужден на 75 месяцев лишения свободы за кражу и незаконное использование персональных данных сотрудников сухопутных войск и военно-воздушных сил США.

Для сотрудников упомянутых структур был организован специальный сервис Army and Air Force Exchange Services (AAFES), с помощью которого они могли оперативно обмениваться различной информацией, в том числе и персональными данные служащих.

Мошенник, изучив ресурс AAFES.com, обнаружил открытые файлы с логинами и паролями к аккаунтам пользователей сервиса и, естественно, воспользовавшись возможностью, загрузил их к себе на компьютер. Далее, с помощью службы поддержки сайта, он заполучил информацию по кредитным картам STAR. Надо сказать, что для этого, ему необходимо было знать ответ на секретный вопрос. Однако, предоставив в службу поддержки логин и пароль к аккаунту, коими являлись номер социального страхования и дата рождения, мошенник смог получить желаемое.  

Попавшие в его распоряжение средства осужденный тратил как можно скорее, делая заказы в он-лайн магазинах электроники. Он покупал все, что только возможно, начиная от компьютеров и плееров и заканчивая стиральными машинами. Все заказы он отправлял на различные адреса в пределах штата, откуда потом забирал. А для пополнения кредитных карт он использовал данные с изображений платежных чеков, которые также находились в общем доступе на сервере указанного ресурса. Таким образом, злоумышленник действовал четыре года, пока администрация AAFES не изменила политику и не прекратила передачу конфиденциальных данных через открытые серверы.

В результате проведенного расследования на компьютере мошенника было обнаружено несколько сотен файлов с конфиденциальной информацией, а общее количество его жертв составило 650 человек.

Помимо лишения свободы суд также приговорил Куимби к выплате штрафа в размере 250000 долларов США.

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