США потратит на защиту номеров социального страхования 800 млн долларов

США потратит на защиту номеров социального страхования 800 млн долларов

Согласно информации Министерства здравоохранения и социальных служб США, с 2009 по 2012 годы в сфере здравоохранения зафиксировано более 400 случаев кражи информации. Финансовые затраты, связанные с этими инцидентами составили 13,3 млрд долларов. Причем чаще всего похитителей интересуют номера социального страхования граждан, данные о которых содержатся в медицинских картах, – этот товар пользуется высоким спросом на черном рынке. По словам главного аналитика InfoWatch такие данные продаются приблизительно по 12 долларов за штуку. 



По сведениям Центра государственной медицинской помощи, стоимость удаления номеров социального страхования из медицинских карточек Medicare составит около 800 млн долларов. Предполагается, что реализация идеи будет выполняться по одному из следующих сценариев: нанесение номеров в зашифрованном виде (например, XXX-XX-1234), генерирование нового кода, доступного только владельцу или генерирование нового кода, доступного владельцу и организации, присвоившей код. Центр государственной медицинской помощи считает третий вариант наиболее безопасным методом защиты номеров социального страхования. 

По оценке Счетной палаты США, длительность процедуры по любому из трех вариантов может составить около четырех лет. Причем три из них займут согласование с заинтересованными лицами, обновление баз данных, информационная деятельность, а также обучение бизнес-партнеров.

Сотрудники Центра государственной медицинской помощи отмечают, что для получения средств финансирования и «зеленого света» от Конгресса США требуется провести более тщательный анализ методов защиты.

Эта инициатива должна решить проблему, связанную с переходом на электронные медицинские карты и, следовательно, повышением риска несанкционированного доступа к номерам социального страхования. Сегодня государственные организации признают, что они больше не могут обспечить безопасное хранение идентификационной информации пациентов. 

В разрезе российской действительности комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Федотов: «Проблема конфиденциальности номера соцстрахования в США действительно сильно запущена. В своё время американцы понадеялись на частную инициативу и рыночные механизмы и пренебрегли государственным регулированием. В результате номер соцстрахования стихийно стал своеобразным удостоверением личности и одновременно - средством для мошенничества. Сейчас предлагается решить эту застарелую проблему раз и навсегда. Следует пожелать удачи этому проекту.

Опыт США с номерами соцстрахования (как позитивный, так и негативный) в России не применим. Их система возникла ещё в 1950-е при отсутствии в стране удостоверений личности. В Росси же, где на каждом шагу требуется предъявить паспорт, соответствующих видов мошенничества (кража личности) просто не существует. Хотя издержки от паспортной системы явно выше американских потерь от краж личности». 

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