В хакерской атаке на розничные сети США обнаружен русский след

В хакерской атаке на розничные сети США обнаружен русский след

Часть кода вируса, который был использован при краже данных кредитных карт более чем 40 млн клиентов американской торговой сети Target, была написана на русском языке, пишет The Wall Street Journal со ссылкой на данные расследования государственных и частных экспертов. 

По данным издания, вирус появился на черном рынке еще весной прошлого года и частично был написан на русском языке, что может свидетельствовать о причастности к атаке против Target выходцев из бывших республик СССР, передает 1prime.ru

Отмечается, что программа могла быть частью довольно запутанной международной хакерской схемы, направленной "против многих ритейлеров".

В конце 2013 года, в разгар распродаж, хакерам удалось похитить данные более чем о 40 млн кредитных карт и личные данные 70 млн клиентов Target, занимающей третье место в США.

Атака затронула и крупнейшие американские банки, в том числе Citibank и JP Morgan Chase, которые теперь будут вынуждены перевыпускать карты клиентов. Потери от хакерской атаки оцениваются в сотни миллионов долларов. 

По данным агентства Reuters, от атаки пострадали еще как минимум три крупные американские торговые сети.

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