Определены самые старые утечки персональных данных

Определены самые старые утечки персональных данных

Ассоциация Open Security Foundation (OSF) и онлайновая база утечек информации DataLossDB.org подвели итоги конкурса на самую старую утечку ("Oldest Incident Contest"). Участникам конкурса предлагалось найти сведения о наиболее старой утечке персональных данных, в рамках которой были похищены не только «сведения из телефонной книги», но и строго конфиденциальная информация – такая как номера социального страхования, кредитных карт или медицинские данные. Эксперты компании Perimetrix отмечают, что по условиям конкурса, от наиболее старого инцидента должны были пострадать не менее 10 человек.

Как выяснилось, наиболее старые утечки информации происходили еще в 19-м веке (несколько примеров: 1, 2, 3), однако данные инциденты не удовлетворяли условиям конкурса. В результате, наиболее старой утечкой персональных данных был признан случай 1903 года – кража амбулаторных карт пациентов психиатрического госпиталя в Южной Каролине. Точное количество пострадавших в результате данной утечки на сегодняшний день неизвестно.

Отметим, что наиболее старая зафиксированная утечка номеров социального страхования произошла в 1953 году (в рамках инцидента пострадали 700 членов профсоюза портовых грузчиков в Нью-Йорке), а самая старая «компьютерная» утечка персональных данных – в 1984 году (взлом компьютерной системы Digital VAX 11/780 в онкологическом центре Sloan-Kettering, Нью-Йорк и кража медицинских записей 250 пациентов). Через год случилась первая утечка-миллионник – предполагается, что в рамках хакерского вторжения в сеть бюро кредитных историй TRW могли быть скомпрометированы данные 90 млн. человек.

Наконец, как справедливо указывают организаторы конкурса, самый старый случай социальной инженерии был зафиксирован в райском саду. Использование социальной инженерии змеем-искусителем привело к полному уничтожению всех записей, которые содержались в Древе Знаний. В качестве средства для своей атаки, змей использовал компьютер Apple.

Победители конкурса OSF, приславшие сведения о самых старых инцидентах, получат поощрительные призы и подарки.

«Исследование OSF показало, что утечки персональных данных достаточно часто происходили и в докомпьютерную эру, - отметил директор по маркетингу компании Perimetrix Денис Зенкин. – Однако мне кажется, что если бы OSF рассматривал не только утечки персональных данных, но и утечки других типов информации – то ситуация была бы полностью другой. Военная разведка и корпоративный шпионаж существовали задолго до того, как персональные данные приобрели значимую ценность в обществе».

Источник 

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