Интернет-сервис позволяет преступникам собирать номера мобильных телефонов

Интернет-сервис позволяет преступникам собирать номера мобильных телефонов

 Эксперты компании Webroot обнаружили новый интернет-сервис, позволяющий злоумышленникам автоматически собирать номера мобильных телефонов в сети Интернет. Параметры поиска полностью настраиваются под нужды конкретного пользователя.

Собранная информация может, в частности, использоваться для организации рассылок нежелательных SMS-сообщений, рассылаемых посредством специализированных сервисов.

Вышеупомянутый интернет-сервис позволяет пользователям осуществлять поиск номеров телефонов по следующим параметрам: регион проживания, тип компании, возраст, интересы, должность, пол и т.д.

 

Операторы сервиса утверждают, что для того, чтобы набрать базу в 1000-35000 телефонных номеров (по определенным критериям) достаточно 12 часов. За 72 - 86 часов система способна собрать базу в 50000 номеров.

Известно, что оплата за пользование сервисом принимается посредством WebMoney. Данный факт косвенно подтверждает предположения некоторых экспертов, утверждавших, что после «смерти» Liberty Reserve, киберпреступники могут со временем перейти на использование WebMoney (как это уже было ранее).

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