В первой половине 2017 года число взломов выросло на 75%

В первой половине 2017 года число взломов выросло на 75%

В первой половине 2017 года число взломов выросло на 75%

По данным аналитического агентства Risk Based Security, в первой половине 2017 года было зафиксировано 2,2 тыс. утечек данных, которые привели к краже 6 млрд персональных данных. За весь 2016 год было украдено 4,2 млн записей. Россия находится на восьмом месте по количеству несанционированных доступов к персональным данным.

Согласно исследованию компании, более 93% данных, пострадавших от уязвимостей, пришлось на корпоративный сектор, в то время как правительственные данные составили 3%, а медицина и образование — в совокупности 1%. Больше всего краж происходило в результате хакерских атак, затем идут скимминг, фишинг и кражи с помощью вирусов. Более 50 взломов привели к краже свыше 1 млн персональных данных. Чаще всего в сеть попадают имена пользователей (40,6%), электронные почтовые адреса (33,2%), физические адреса (30,4%) и пароли (28%). Номера соцстрахования утекли в 26,1% случаев, что на треть больше, чем в аналогичный период прошлого года, пишет kommersant.ru.

Топ-10 стран по количеству взломов выглядит следующим образом: США — 1367 утечек, Великобритания — 104, Канада — 59, Индия — 52, Австралия — 34, Китай — 22, Украина — 19, Россия — 19, Индонезия — 18 и Иран — 14.

Наибольшее количество персональных данных было выложено в сеть в Китае (3,8 млрд), США (3,7 млрд), Индии (179,1 млн), на Филиппинах (55 млн) и в Гонконге (12 млн). Россия отсутствует в топ-10, хотя в прошлом году находилась на втором месте с 259,7 млн утечек персональных данных.

Крупнейшей утечкой в нынешнем году стала кража в мае более 2 млрд номеров телефонов, имен и адресов из китайского мобильного приложения DU Caller, позволяющего определять неизвестные номера и блокировать нежелательные вызовы. Кража была совершена сотрудником компании. На втором месте находится американская маркетинговая компания River City Media, у которой в марте украли свыше 1,3 млрд имен, физических, IP и электронных адресов, а также финансовых документов. Тройку замыкает китайская интернет-компания NetEase Inc., у которой в январе 2017 года украли 1,2 млрд адресов электронной почты. Все три взлома становились крупнейшими по количеству украденных персональных данных за все время. Всего же в топ-20 крупнейших утечек данных попали сразу шесть взломов, совершенных в первой половине 2017 года.

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