Бывший технический специалист Нью-Йоркского банка признал свою вину в краже персональных данных и 1 миллиона долларов

Бывший технический специалист Нью-Йоркского банка признал свою вину в краже персональных данных и 1 миллиона долларов

По информации аналитического центра InfoWatch, специалист по техническому обслуживанию компьютеров Нью-Йоркского банка, проходя 3-месячную стажировку в банке, слил около 2000 записей персональных данных. В последующие несколько лет он использовал эти данные для открытия фиктивных счетов, посредством которых совершил кражу $1 миллиона со счетов организаций, занимающихся благотворительностью.

Как сообщила окружная прокуратура Манхеттена в четверг, Адени Адееми признал свою вину в мошенническом использовании корпоративных компьютерных ресурсов и в ряде других предъявленных обвинений. Это преступление предусматривает наказание в виде лишения свободы сроком на 25 лет.

По заявлению стороны обвинения, при вынесении приговора 21 июля обвиняемого, скорее всего, ждет наказание в виде лишения свободы сроком от 5 до 15 лет и штраф в размере $468,000.

По словам стороны обвинения, Адееми использовал персональные данные для того, чтобы открыть накопительный счет в банке, на который он переводил украденные деньги со счетов благотворительных организаций, банковская информация которых находится в открытом доступе, для упрощения процесса перевода пожертвований.

По мнению ведущего аналитика InfoWatch Николая Федотова, «один человек (даже бывший банковский служащий) не в состоянии проводить произвольные транзакции между счетами клиентов. Банки - продукт долгой социальной эволюции. Они устроены так, что даже сговора всех служащих одного банка не всегда будет достаточно для проведения мошенничества.

На самом деле, речь вовсе не идёт о несанкционированных банковских операциях. Все переводы, насколько я могу судить, были надлежащим образом авторизованы. Дело идёт о некоем неупоминаемом способе мошенничества вокруг благотворительных фондов. Этих фондов в США - на каждом углу. Мошенничеств с ними придумано много видов. Но чтобы их производить, злоумышленникам требуются подставные счета в банках.

Платежи наличными там давно запретили ради борьбы с тем же мошенничеством. А для их открытия требуются персональные данные граждан и немножко ловкости рук.

Вот один из таких поставщиков персданных для криминального мира и попался правоохранительным органам. Как правило, у мошенников узкая специализация. Например, он умеет только открывать фиктивные счета, которые затем продаёт другим преступникам.

В России мошенничества вокруг благотворительных фондов тоже есть, но они не слишком похожи на американские. Сказывается большое количественное отличие (число фондов и средств в них), переходящее в качество.

И подставные банковские счета в России - не слишком ходовой товар. В первую очередь, из-за того, что ими невозможно пользоваться удалённо; банки привыкли требовать личной явки с паспортом. Это исключает многие виды мошенничества, распространённые на Западе».

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