Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница волгоградского банка продала знакомому кодовые слова одиннадцати клиентов финансового учреждения, с помощью которых злоумышленник украл с их счетов более 4 миллионов рублей.

Сотрудница работала специалистом по обслуживанию клиентов и имела доступ к их персональным данным, в том числе к кодовым словам. Женщина в течение пяти месяцев за небольшое вознаграждение предоставляла своему знакомому сведения о персональных кодовых словах одиннадцати клиентов.

С помощью этих данных мошенник обращался в контактный центр и получал необходимую информацию о человеке, чтобы воспользоваться услугой «Мобильный банк». Всего за указанный срок было похищено около 4,3 миллионов рублей. В результате в отношении работницы было возбуждено уголовное дело по статье «Незаконное разглашение сведений, составляющих банковскую тайну».

Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion:

 

«Не все утечки можно предотвратить с помощью DLP-систем. Как в данном случае. Кодовое слово, контакт поставщика или сумма контракта — информация, которую легко запомнить и "вынести" за условный периметр в голове. Технические средства защиты информации будут бессильны. Однако для банков, страховых компаний, госучреждений остро стоят проблемы избыточного доступа к информации, лёгкости использования современных средств передачи данных, уловки социальных инженеров и пресловутый человеческий фактор — именно они определяют порядка 90% внутренних утечек».

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