123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

123 млн американских семей стали жертвами утечки личных данных

Облачное хранилище Amazon Web Services (AWS) S3, в котором содержалась информация компании Alteryx, занимающейся аналитикой, подверглось компрометации. Это привело к тому, что данные 123 миллионов американских семей попали в Сеть.

Утечку обнаружили 6 октября 2017 года специалисты калифорнийской фирмы кибербезопасности UpGuard. По их словам, в интернет просочились такие данные, как адрес, телефон, пол, возраст, род занятий и информация об ипотеке каждой из 123 миллионов американских семей.

«Это массовая утечка предоставляет довольно подробный отчет по жителям США», — отмечают в UpGuard.

Настройки безопасности облачного сервиса Amazon S3 позволяют только авторизованным пользователям получать доступ к содержимому, однако, по словам специалистов UpGuard, в этом случае настройки позволяли «Authenticated Users» загружать сохраненные данные.

Authenticated Users — любой пользователь, у которого есть учетная запись AWS.

Представители Alteryx заявили, что не видят в утечке ничего страшного.

«Мы уже удалили все данные из облака, тем более там не было никаких имён», — утверждают в Alteryx.

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