В США безработный осужден за компрометацию 13 тыс. банковских карт

В США безработный осужден за компрометацию 13 тыс. банковских карт

В США безработный осужден за компрометацию 13 тыс. банковских карт

Федеральный суд Сан-Диего приговорил к семи годам и трем месяцам заключения мужчину, который организовал массовую скимминговую схему. За несколько лет преступник скомпрометировал более 13 тыс. карт Wells Fargo и других банков, сообщает издание The San Diego Union-Tribune.

Уроженец Иордании Атеф Альхатиб (Atef Alkhateeb) приехал в США в 2000 г., а в 2005 г., после женитьбы, получил статус резидента. Будучи безработным и фактически живя на зарплату жены, в 2014 г. он решил зарабатывать финансовыми преступлениями.  Мужчина приобрел на eBay и Amazon оборудование для скимминга, а также освоил компьютерную программу «Card Reader Factory». Разъезжая по городам Южной Калифорнии, он устанавливал на банкоматы устройства для считывания информации с магнитных полос карточек. Кроме того, злоумышленник размещал в зоне видимости банкоматов скрытые камеры – это позволяло ему узнавать PIN-коды, пишет infowatch.ru.

У себя дома Атеф Альхатиб развернул мастерскую для изготовления дубликатов скомпрометированных карт.  При обыске были обнаружены более 2000 карт, на которых оказалась закодирована украденная информация. Кроме того, в компьютере преступника ждали своей очереди данные тысяч учетных записей банковских клиентов. Всего осужденный признался в компрометации 12156 карт Wells Fargo и 1040 карт, эмитированных другими банками в период с 2014 по 2016 гг.

Украденные Альхатибом средства суд постановил направить на возмещение ущерба пострадавшим людям. Тем не менее, Wells Fargo оценил свои убытки почти в $1,1 млн. Также, по сведениям прокуратуры, о потерях в размере $1,7 млн сообщил The Bank of America.

Карточный скимминг остается серьезной проблемой в США. По данным компании FICO, количество карт, скомпрометированных в банкоматных сетях и на предприятиях, в I полугодии 2017 г. выросло на 39% по сравнению с аналогичным периодом прошлого 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