Хакер украл у ООН квоты на углекислый газ

Хакер украл у ООН квоты на углекислый газ

Королевский суд Кингстон-апон-Темс приговорил британского хакера Мэтью Беддоуса (Matthew Beddoes) к 3,5 годам тюрьмы за кражу документов, дающих квоты на углекислый газ, из компьютерной сети ООН. Об этом сообщает The Telegraph.

Как уточняет Shropshire Star, Беддоуса приговорили к двум годам и девяти месяцам заключения непосредственно за совершенные им преступления и еще к девяти месяцам за то, что, находясь под стражей в ожидании приговора, он получил доступ к интернету и передал по Сети изображения. Кроме того, были вынесены приговоры лицам, которые наняли хакера. 38-летний Джасдип Рандхава (Jasdeep Randhawa) проведет за решеткой 21 месяц, а его друг Джандип Сангха (Jandeep Sangha) получил год тюрьмы, два года испытательного срока, штраф в тысячу фунтов стерлингов и 120 часов общественных работ, передает lenta.ru.

Мэтью Беддоус был арестован в ноябре 2011 года, и, как выяснилось, действовал с июня. Он создал вирус, с помощью которого украл из реестра Механизма чистого развития ООН, расположенного в немецком Бонне, 426108 квот на Сертифицированные сокращения выбросов. Стоимость украденных квот, предоставляющих государствам право на определенный объем выбросов углекислого газа, оценивалась в 3,2 миллиона фунтов стерлингов (около 4,8 миллиона долларов).

Также хакер украл из испанского реестра 350 тысяч квот (общей стоимостью около 4,5 миллиона долларов) на выбросы углекислого газа и перевел их британскому брокеру. Тот смог продать более восьми тысяч этих квот неизвестному третьему лицу (как пишет The Telegraph, компании BP) за 80 тысяч фунтов стерлингов (около 120 тысяч долларов). Также у Беддоуса были найдены данные трех тысяч кредитных карт и сканы личных документов семи человек, граждан США, Канады, Великобритании и Нидерландов.

Мэтью Беддоус скрывался под псевдонимами «Black Dragon» («Черный дракон»), «Cyber Commander» («Киберкомандир») и «Secret Squirrel» («Секретная белка»). Хакеру предъявили обвинение по 35 пунктам, но судья признал доказанными только 13 случаев.

Квоты на парниковый газ выделяются в рамках Киотского протокола. Государства могут продавать квоты, если их объем выбросов ниже предусмотренного. Сертификат на тонну углекислого газа стоит от 8 до 12 фунтов стерлингов.

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