В Японии за два часа обокрали 1400 банкоматов

В Японии за два часа обокрали 1400 банкоматов

В Японии за два часа обокрали 1400 банкоматов

Неустановленные преступники числом более 100 человек чуть более чем за два часа сняли 1,4 млрд иен ($13 млн) из 1400 банкоматов по всей Японии. Они использовали фальшивые карточки с данными, украденными из банка в ЮАР.

Чуть больше двух часов потребовалось неустановленным преступникам, чтобы снять ¥1,4 млрд (эквивалент $13 млн по текущему обменному курсу) из 1400 банкоматов, установленных в магазинах, сообщает The Japan Times со ссылкой на агентство «Киодо».

Преступление было совершено воскресным утром 15 мая. Полиция полагает, что одновременно было задействовано более сотни человек, которые снимали деньги в небольших магазинчиках в Токио и еще 16 префектурах по всей стране.

Всего было совершено примерно 14 тыс. транзакций, каждая на максимальную сумму в ¥100 тыс. (примерно $907). Банкоматы, использованные преступниками, принадлежат Seven Bank.

По словам источников, близких к расследованию, для аферы использовались фальшивые кредитные карты с данными, похищенными из банка в Южной Африке. Всего были использованы данные 1600 карт, выпущенных южноафриканским банком.

По мнению японских правоохранительных органов, к мошенничеству причастна международная преступная группировка. Собеседники агентства сказали, что полиция намерена через Интерпол привлечь к расследованию южноафриканские власти, чтобы выяснить, каким образом произошла утечка данных о кредитных картах.

Название южноафриканского банка японские источники не раскрывали. В понедельник крупнейший по активам в Африке Standard Bank выпустил заявление, в котором сообщил, что стал жертвой мошенничества в Японии, передает rbc.ru.

Банк описал ту же схему мошенничества, что и японские СМИ — с использованием поддельных кредитных карт, с помощью которых в банкоматах снимались небольшие суммы денег. Standard Bank заявил, что сумма его убытков в результате преступления составила до 300 млн рандов ($19 млн), и подчеркнул, что целью мошенников была сама организация, а ее клиенты не понесли никакого финансового ущерба.

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