Раскрыто почти 5 миллионов персональных данных пациентов Tricare

Раскрыто почти 5 миллионов персональных данных пациентов Tricare

Один из крупнейших подрядчиков Пентагона заявил, что обнаружено нарушение закона о защите персональных данных, которое затрагивает до 4,9 миллионов пациентов, проходивших лечение в военном госпитале в Сан-Антонио с 1992 года. Science Applications International Corp. заявила, что нарушение закона явилось следствием хищения компьютерных магнитных лент с резервными копиями историй болезней. Часть записей содержала номера социального страхования, адреса, номера телефонов и секретную информацию о состоянии здоровья пациентов из 10 штатов.



В заявлении, опубликованном на веб-сайте системы здравоохранения Министерства обороны Tricare, говорится, что ленты с резервными копиями не содержали информации о банковских картах или счетах.

Система Tricare обслуживает военных пенсионеров, а также действующих военнослужащих и членов их семей.

В заявлении на веб-сайте Tricare говорится, что на лентах находилась информация о пациентах, посещавших военные госпитали и клиники в Сан-Антонио либо сдававших там анализы с 1992 г. до 7 сентября текущего года: фамилии, имена, номера социального страхования, адреса, диагнозы, сведения о лечении, наименования и адреса медицинских учреждений и иные сведения о пациентах», – говорится в заявлении. Возможно, на лентах также содержатся истории болезней, результаты лабораторных анализов и сведения о назначенных лекарствах.

В кратком заявлении фирмы не используется слово «нарушение», пациентам Tricare «сообщают об утрате резервных лент для компьютера, содержащих личную и охраняемую медицинскую информацию».

Нет доказательств, что данные были использованы в незаконных целях. В заявлении на веб-сайте Tricare сообщается, что департамент и компания совместно работали над выявлением бенефициаров, информация о которых, возможно, попала в руки третьих лиц из-за упомянутого нарушения.

Ситуацию комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Федотов: «Было бы наивным полагать, что злоумышленники не смогут прочитать и раскодировать архивную копию. В США существует широкий чёрный рынок, на котором обращаются ликвидные персональные данные, такие как в этом случае. Многочисленные "добытчики" скидывают сырые материалы оптовым перекупщикам, а те продают в розницу мошенникам-реализаторам. То, что архивная лента требует для своего чтения промышленного оборудования, которое не продаётся в ближайшем супермаркете, не снижает вероятности реализации этих данных ни на процент. Снижает только цену на первом этапе перепродажи. Дальше можно быть уверенным, что лента с миллионами номеров соцстрахования (12-16 долларов за штуку в розницу) пошла по надёжным и умелым рукам».

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