Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Британская газета The Sunday Times сообщает, что около 14 млн фотографий британских транспортных средств и данных об их владельцах были похищены хакерами, которым удалось подключиться к базе данных автоматизированной системы анализа дорожного движения. В основе этой системы работает технология отслеживания движений транспорта на дорогах и распознавания номеров машин и мотоциклов.



Сообщается, что хакеры проникли в систему как минимум 2 года назад и с тех пор получали данные с почти 10 000 уличных камер, запрашивали информацию о номерах автомобилей и использовали эти сведения в собственных целях. В то же время, издание сообщает, что до сих пор нет никакой информации от водителей о том, что их данными кто-либо воспользовался и граждане понесли тот или иной ущерб.

В строй автоматизированная система анализа движения была введена еще в 2006 году и с тех пор в Великобритании еще воспринимают крайне неоднозначно. Изначально система была направлена на отлов преступников, но правозащитники тут же начали говорить, что система нарушает и конституционные права законопослушных граждан.

The Sunday Times пишет, что в прошлом году независимые консультанты проводили ИТ-аудит системы безопасности этой разработки, но не выявили ничего подозрительного, хотя и порекомендовали усилить систему безопасности для доступа к данным водителей.

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