Задержаны киберпреступники, которые, возможно, украли данные о 130 млн пластиковых карт

Задержаны киберпреступники, которые, возможно, украли данные о 130 млн пластиковых карт

Правоохранительные органы США предъявили обвинения 28-летнему жителю Майами Альберту Гонзалесу (Albert Gonzalez), подозревающемуся в краже данных о более чем 130 млн дебетовых и кредитных пластиковых карт. 

По данным следствия, с 2006 по 2008 год Гонзалес и двое неназванных выходцев из России незаконно проникали в компьютерные сети крупных торговых и платежных систем. От действий киберпреступников, в частности, пострадали магазины 7-Eleven, сеть супермаркетов Hannaford Brothers и платежная система Heartland Payment Systems.

При взломе компьютеров злоумышленники использовали методику, известную как SQL-инъекция, применяли шпионское ПО, снифферы и прочие хакерские методы. В организации атак участвовали серверы, территориально расположенные в Калифорнии, Иллинойсе и Нью-Джерси, а также в Латвии, Нидерландах и на Украине.

Участникам группы Гонзалеса предъявлены обвинения в мошенничестве с использованием электронных средств коммуникации, краже личных данных в особо крупных размерах и организации преступного заговора. По мнению следствия, совершенное Гонзалесом преступление стало крупнейшей кражей личных данных, которую когда-либо рассматривало Министерство юстиции США.

Если вина обвиняемых будет доказана, им может грозить тюремное заключение сроком до 35 лет. Кроме того, на кибепреступников может быть наложен штраф в размере до $1,25 млн.

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