ФБР арестовала китайского гражданина в связи с атаками на компании США

ФБР арестовала китайского гражданина в связи с атаками на компании США

ФБР арестовала китайского гражданина в связи с атаками на компании США

По делу о взломе Управления кадровой службы США на этой неделе в Лос-Анджелесе  был арестован 36-летний гражданин Китая. Некий Юй Пинган (Yu Pingan) из Шанхая, также идентифицированный как хакер под псевдонимом GoldSun.

GoldSun был обвинен в заговоре, целью которого являлось преступление против Соединенных Штатов. Согласно обвинительному заключению от 21 августа, поданному в окружной суд США, Пинган с соучастниками приобрели и использовали вредоносную программу для совершения кибератаки на, по меньшей мере, 4 американские компании. ФБР установило, что все соучастники Пингана являются жителями Китайской Народной Республики. На данном этапе расследования имена компаний-жертв не разглашаются.

ФБР предъявило обвинение Пингану в установке трояна, предоставляющего удаленный доступ (RAT), это было сделано еще в июне 2011 года. А в январе 2013 года Пинган вместе с компаньонами использовали вредоносную программу Sakula против американской компании, находящейся в Массачусетсе.

Многие исследователи связывают атаку Пингана с серьезной утечкой данных миллионов граждан США, прошедших государственные проверки. Однако администрация президента не подтвердила эту информацию.

Китайские власти неоднократно отрицали какую-либо причастность к атакам на Управление кадровой службы США.

«Китайское правительство принимает решительные меры против любого вида хакерских атак. Мы выступаем против необоснованных инсинуаций против Китая» - заявили в министерстве иностранных дел Китая.

Отметим, что вышеупомянутый вредонос Sakula представляет собой инструмент, используемый такой хакерской группировкой, как Deep Panda или APT 19.

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