Онлайн-банкинг — благодатная почва для мошенничества

Онлайн-банкинг — благодатная почва для мошенничества

Ассоциация эмитентов платежных карт Великобритании (UK Cards
Association) опубликовала статистику последствий мошенничества за
прошедший год. Согласно этому отчету, потери британцев в системе
онлайн-банкинга увеличились на 14% и составили 59,7 млн. фунтов
стерлингов (более 90 млн. долларов).

Неутешительные показатели эксперты объясняют все более
широким использование вредоносных программ в фишинговых целях. В целом
за год было зарегистрировано более 51 тыс. фишинговых атак — на 16%
больше, чем в 2008 году.

Убытки от махинаций с банковскими картами, напротив, впервые
сократились, и сразу на 28%. По-видимому, сказывается внедрение
чипованных карт с PIN-кодом (Chip-and-PIN) и средств проактивной защиты
от мошенничества. Кроме того, вопросами безопасности банковских
структур в интернете теперь занимается отдельное полицейское
спецподразделение, DCPCU (Dedicated Cheque and Plastic Crime Unit).
Фальшивых чеков тоже стало меньше; хождение банковских векселей в
стране вообще идет на спад.

В отличие от многих других государств, в Великобритании финансовые
структуры проявляют большую ответственность в отношении защиты своих
клиентов. Нечаянным жертвам мошенничества здесь в большинстве случаев
выплачивается адекватная компенсация.

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