В дарквебе найдена база данных 620 млн акккаунтов с 16 разных сайтов

В дарквебе найдена база данных 620 млн акккаунтов с 16 разных сайтов

В дарквебе найдена база данных 620 млн акккаунтов с 16 разных сайтов

На площадках дарквеба были обнаружены данные 617 миллионов аккаунтов, которые были украдены с 16 различных веб-сайтов. Продавцы требуют за них $20 000 в биткоинах, купить слитые данные можно на площадке Dream Market.

В наличии имеются информация об учетных записях пользователей следующих интернет-сервисов: Dubsmash (162 млн), MyFitnessPal (151 млн), MyHeritage (92 млн), ShareThis (41 млн), HauteLook (28 млн), Animoto (25 млн), EyeEm (22 млн), 8fit (20 млн), Whitepages (18 млн), Fotolog (16 млн), 500px (15 млн), Armor Games (11 млн), BookMate (8 млн), CoffeeMeetsBagel (6 млн), Artsy (1 млн) и DataCamp (700 000).

Исследователи уже подтвердили легитимность части этих продаваемых данных. Они содержат имена владельцев аккаунтов, адреса электронной почты, пароли. К счастью, пароли находятся в хешированном виде.

Таким образом, если кто-либо приобретет эти данные, ему придется сначала расшифровать пароли от аккаунтов, чтобы воспользоваться ими.

Также для некоторых аккаунтов присутствует такая информация, как геолокация, персональные данные, токены аутентификации для социальных сетей. Специалисты утверждают, что никаких деталей банковских карт или платежных систем в слитой базе нет.

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