АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

Агентство национальной безопасности США (АНБ) вело слежку за пользователями интернета с помощью cookie-файлов и геолокационных данных, собираемых компанией Google. Об этом 10 декабря сообщила газета The Washington Post со ссылкой на документы, предоставленные бывшим сотрудником АНБ Эдвардом Сноуденом.

Специалистами разведывательного ведомства использовались так называемые PREF-cookie. Такие файлы, загружаемые на компьютер пользователя при посещении интернет-сайтов, не содержат какой-либо персональной информации о человеке (к примеру, его имени или адреса электронной почты), однако позволяют определить модель используемого браузера, передает uinc.ru со ссылкой на apps.washingtonpost.com .

Как следует из обнародованных американским изданием секретных документов, в дальнейшем собранная информация использовалась АНБ для проведения хакерских операций и «обеспечения удаленного доступа» к компьютерам людей, находящихся под наблюдением организации.

Попавшие в распоряжение The Washington Post слайды не содержат сведений относительного того, велся ли перехват cookie-файлов спецслужбами с ведома Google или нет. Тем не менее, по словам сотрудников газеты, есть основания полагать, что информацию, содержащуюся в файлах, АНБ могло получать вполне легально, на основании закона «О контроле за деятельностью служб внешней разведки» (Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA). Представители Google отказались как-либо прокомментировать опубликованную информацию.

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