В Дагестане арестованы подозреваемые в серии краж из банкоматов

В Дагестане арестованы подозреваемые в серии краж из банкоматов

В Дагестане арестованы подозреваемые в серии краж из банкоматов

Трое жителей республики задержаны по подозрению в серии краж из банкоматов. Как сообщили «АиФ Дагестан» в пресс-службе МВД РФ, в мае 2017 года представители двух банков обратились с заявлением, что неизвестные путем взлома программного обеспечения совершили кражу денег на сумму свыше 6 млн рублей.

«Сотрудники полиции были ориентированы на работу по адресам расположения банкоматов, где злоумышленники могли бы совершить аналогичные преступления. При очередной попытке взлома банкомата сотрудниками патрульно-постовой службы на улице Дахадаева были задержаны трое местных жителей», - сообщил источник.

По словам представителя ведомства, задержанные в содеянном сознались, часть похищенного и орудия преступления изъяты, пишет dag.aif.ru.

«На сегодняшний день установлена причастность задержанных к еще трем попыткам взлома банкоматов, расположенных в Махачкале. Полиция принимает меры по установлению местонахождения и задержанию четвертого участника преступления», - рассказал собеседник издания. 

В последнее время участились случаи атаки на банкоматы. Так в понедельник были задержаны двое омских хакера, пытавшихся украсть из банкомата два миллиона рублей

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