Данные Пенсионного фонда утекли в интернет

Данные Пенсионного фонда утекли в интернет

Файл с данными о клиентах Пенсионного фонда России (ПФР) был опубликован на сайте фонда — фамилию, имя, отчество, ИНН, информацию о страховых и накопительных взносах можно найти через поиск «Яндекса», сообщила «Русская служба новостей» со ссылкой на одного из клиентов фонда. Сейчас доступ к файлу на сайте Пенсионного фонда закрыт, однако файл, содержащий более 1000 записей, сохранился в кэше «Яндекса».



Появление данной информации в открытом доступе — следствие технической ошибки, сообщила «Ведомостям» представитель ПФР Марита Нагога. По ее словам, общедоступной стала информация об индивидуальных предпринимателях, имеющих задолженность по страховым взносам, сообщают Ведомости. Утечка носит локальный характер — в интернете появилась информация примерно о 600 должниках в нескольких районах Тверской области, подчеркивает она. Доступ к файлу был закрыт примерно через час после обнаружения ошибки, но «Яндекс» успел проиндексировать его — сегодня к 15.00 поисковик обещает закрыть доступ к этой информации, говорит Нагога. Содержащаяся в файле информация не относится к персональным данным, подчеркивает она. Файл с данными ПФР проиндексировал не только «Яндекс» — ссылки на информацию из него присутствуют также в поиске Mail.ru и Bing.

На сайте Пенсионного фонда действительно был размещен файл с данными пользователей, который проиндексировали все основные поисковые системы, заявил представитель «Яндекса» Очир Манджиков. Страница, где размещался указанный файл с данными, не была защищена файлом robots.txt, говорит он. Администраторы сайта удалили указанный файл с сайта — в скором времени он автоматически исчезнет и из поиска «Яндекса», отметил Манджиков.

Данные о Тверских должниках ПФР — не первая утечка информации из Пенсионного фонда. В 2004 г. на компьютерном черном рынке появилась база данных ПФР, содержавшая записи о 7 млн клиентов. Также это не первый случай, когда непубличная информация находится через «Яндекс». 3000 sms, отправленных 2500 абонентам «Мегафона» через сайт компании, обнаружились в поиске «Яндекса» 18 июля 2011 г. «Яндекс» сразу объяснил случившееся ошибкой администраторов сайта «Мегафона», которые почему-то не запретили индексацию раздела отправки sms в robots.txt. Спустя несколько дней в различных поисковых системах обнаружились данные о заказах железнодорожных билетов, фамилии, адреса и содержимое заказов покупателей интернет-магазинов, затем — внутренние документы госорганизаций.

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