Ипотечный агент использовал данные своих клиентов для личного обогащения

Ипотечный агент использовал данные своих клиентов для личного обогащения

Ипотечный брокер обвинен в использовании украденных номеров социального страхования для покупки нового дома, транспортных средств и электроники, а также в перепродаже персональных данных третьим лицам. Ущерб оценивается в несколько миллионов долларов США.

30-ти летний американский брокер Джерри Ван Ли в среду дал письменные показания, в которых признал, что, воспользовавшись своим служебным положением ипотечного брокера, он совершил кражу 25 номеров социального страхования, принадлежащих детям, иммигрантам и другим людям, которые никогда ранее не оформляли кредиты.
Используя украденные страховки, Ли оформил заем на покупку пяти автомобилей, частного дома в спальном районе, расположенного в 30 милях к северо-востоку от города Сакраменто, Калифорния, стоимостью $500.000, электроники и дорогостоящих вещей, включая эксклюзивную дизайнерскую обувь и одежду.

Также Ли обвиняется в продаже номеров социального страхования в особо крупных размерах третьим лицам, стоимость данных колеблется в рамках от $3,500 до $6,000 за номер.

Обвиняемый не присутствовал на первоначальном слушании в федеральном суде города Сакраменто, созванном по иску одного из калифорнийских банков по обвинению в передаче данных и компьютерном мошенничестве. Он был освобожден до предварительного слушания, которое состоится 16 апреля.

Детектив полицейского департамента округа Пласер Джим Хадсон заявил, что следователи располагают информацией о том, что за последние 18 месяцев по стране было сделано 2400 запросов на подобные кредиты с использованием страховок, приобретенных у Ли или других распространителей. «Это кольцо на $100 миллионов», - заявила Лорен Хорвуд, представитель прокуратуры США в Сакраменто.

В признании ипотечного брокера также сообщалось, что работники компании Highway Furniture/New York Funding Group Inc, расположенной в Хемпстеде, Нью Йорк, использовали украденные номера соцстрахования для создания фальшивой кредитной истории, для получения займов на покупки. Поскольку телефоны компании отключены, найти ее представителей, которые могли бы прокомментировать эту историю, не удалось.

По мнению Николая Федотова, главного аналитика InfoWatch, «в США существует немало форм мошенничества с использованием чужих персональных данных. Обобщённо они именуются «кражей личности» (identity theft). Все эти типы мошенничества стали массовыми именно благодаря тому, что не требуют обязательного сообщника в банках, ипотечных компаниях, магазинах и т.п. (в России - пока требуют). Но когда такой сообщник есть, преступление становится ещё более эффективным. И есть, на кого всё свалить, когда афера раскроется».

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