Данные 200 млн избирателей США хранились в открытом доступе 12 дней

Данные 200 млн избирателей США хранились в открытом доступе 12 дней

Данные 200 млн избирателей США хранились в открытом доступе 12 дней

Компания UpGuard обнаружила, что персональные данные почти 200 млн американцев, которые штаб Дональда Трампа использовал во время предвыборной кампании в 2016 году, почти две недели хранились в незащищенном облаке.

Специалисты по киберзащите из компании UpGuard обнаружили масштабную потенциальную утечку личных данных почти 200 млн американцев. Сообщение об этом опубликовано на сайте компании.

Данные 198 млн граждан США хранились в облачном сервисе компании Amazon, при этом более терабайта информации не было защищено даже паролем.

«Утечка информации коснулась более 61% населения США», — говорится в сообщении UpGuard. По предварительной оценке аналитиков UpGuard, информация, собранная в этой базе данных, касается трех из пяти американцев и была собрана из различных источников — от баз данных избирателей до форума Reddit.

Первоначально базу незащищенных данных обнаружил один из аналитиков компании, Крис Виккери. По его словам, уязвимость он нашел 12 июня, а устранена она была через два дня, 14-го числа, пишет rbc.ru.

База данных, которая потенциально была доступна любому, кто мог бы найти ссылку на нее, содержала различную информацию об избирателях: их имена, даты рождения, телефоны и домашние адреса, а также сведения о политических предпочтениях и взглядах.

В облако загружалась информация, которую собирали несколько компаний, обрабатывающих данные об американских гражданах по заказу комитета Республиканской партии. Фирмами-подрядчиками, информация которых была скомпрометирована, оказались Deep Root Analytic, TargetPoint Consulting Inc. и компания Data Trust — все они занимались сбором и обработкой данных об избирателях США во время предвыборной кампании 2016 года и работали на штаб кандидата в президенты США Дональда Трампа.

Компании занимаются в том числе анализом опросов общественного мнения и предоставляют на их основании информацию для проведения таргетированных предвыборных кампаний и политической агитации.

Таблицы, информация в которых последний раз обновлялась в январе 2017 года, представляют собой «сокровищницу» политических данных и смоделированных предпочтений избирателей, что использовалось во время избирательной кампании Трампа, указывают специалисты UpGuard: личные данные и политические предпочтения почти 200 млн избирателей были проанализированы во время предвыборной кампании по 48 категориям.

Основатель Deep Root Analytic Алекс Ландри подтвердил изданию Gizmodo подлинность данных и заявил, что его компания полностью несет ответственность за произошедшее. По его словам, протоколы безопасности компании были обновлены в последний раз 1 июня и за те 12 дней, что данные лежали в открытом доступе, его сотрудникам не удалось обнаружить никаких следов взлома. «На основании информации, которую мы собрали, мы не считаем, что наши системы были взломаны», — заявил Ландри.

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