Владельцы 4 тысяч кредитных карт из Флориды расстались с $655 000

Владельцы 4 тысяч кредитных карт из Флориды расстались с $655 000

Суд Флориды приговорил 25-летнюю жительницу штата к 7 годам лишения свободы. Данай Креспо-Родригез (Danay Crespo-Rodriguez) созналась в краже $655 тысяч с кредитных карт посетителей международного торгового центра в Тампе, штат Флорида. По решению суда Данай Креспо обязана возместить владельцам карт нанесенный ущерб и выплатить компенсацию в размере $600 тысяч.

Данай Креспо и ее молодой человек, Мишель Лермос-Эрнандес (Michel Lermos-Hernandez), установили кейлоггеры на платежные терминалы магазинов международного торгового центра в Тампе. К примеру, стало известно, что молодыми людьми были получены данные всех кредиток, использовавшихся для оплаты покупок в популярном магазине мороженого Haagen Dazs.

Получив номера карт и пин-коды к ним, Данай Креспо и Мишель Лермос изготавливали поддельные кредитные карты для покупок электроники и подарочных карт в магазинах Тампы. Купленные товары перепродавались в розницу сообщницей мошенников.

«Злоумышленниками похитили данные 4 тысяч карт, — отмечает Александр Ковалев, заместитель генерального директора компании Zecurion. — Если учесть, что в международном торговом центре расположены представительства крупных торговых сетей, можно понять, что безопасность безналичных платежей не могут гарантировать даже сильнейшие игроки рынка».

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