Персональные данные автовладельцев продает бот в Telegram

Персональные данные автовладельцев продает бот в Telegram

Персональные данные автовладельцев продает бот в Telegram

Данные российских автовладельцев утекли в Telegram. Теперь любой желающий может узнать по госномеру автомобиля телефон его владельца. Владельцы базы данных говорят, что такой сервис очень удобный и нужный, однако автомобилисты выражают недовольство доступностью своих персональных данных.

Базы данных владельцев автомобилей в интернете существуют давно, а их авторы говорят, что это отличный способ коммуникации между водителями. Например, по номеру машины можно узнать телефон владельца и предупредить его об эвакуации или повреждении «железного коня».

Теперь такие базы попали в мессенджер Telegram, что добавило им популярности. Доступ к базам данных обеспечили чат-боты, сообщает «Коммерсантъ FM».

Впрочем, далеко не все водители довольны такими базами, поскольку чаще всего ими пользуются спамеры, мошенники, страховые агенты и микрофинансовые организации, предлагающие «быстрые» кредиты.

Юристы согласны с недовольными автовладельцами и напоминают создателями распространителям баз данных о том, что их деятельность нарушает закон о персональных данных. Специалисты советуют гражданам по таким случаям обращаться в Роскомнадзор. Нарушителям закона грозит штраф до 300 тысяч рублей, обязательные работы или лишение свободы на несколько лет.

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