В США программиста обвинили в краже банковского кода

В США программиста обвинили в краже банковского кода

Власти США обвинили 32-летнего программиста из Нью-Йорка по имени Бо Чжан (Bo Zhang) в краже кода стоимостью 9,5 миллиона долларов, сообщает Reuters. Программный код, принадлежащий Министерству финансов США, был незаконно скопирован Бо Чжаном, когда он работал внештатным сотрудником Федерального резервного банка в Нью-Йорке.

Код предназначается для отслеживания денежных переводов, осуществляемых американскими властями; с его помощью, в частности, составляется финансовая отчетность правительственных агентств. Программист, согласно его показаниям, записал этот код на внешний жесткий диск, чтобы использовать его в личных целях, передает Лента.ру.

Бо Чжан был арестован 18 января и уже признался в совершении преступления. Если его вина будет доказана, мужчине грозит до 10 лет тюрьмы. Вскоре после ареста Бо Чжан был освобожден под залог в размере 200 тысяч долларов. Следующее заседание суда по этому делу должно состояться 17 февраля.

По мнению экспертов, на которых ссылается агентство, ФБР не рассматривает преступление Бо Чжана как шпионаж - в пользу этого свидетельствует тот факт, что он был освобожден под залог.

Федеральный резервный банк Нью-Йорка - главный из 12 федеральных резервных банков США, составляющих основу Федеральной резервной системы. По сути этот банк выполняет функции центрального банка 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