«Забота» соц.сотрудника обошлась в 2 млн. долларов для жителей Лос-Анджелеса

«Забота» соц.сотрудника обошлась в 2 млн. долларов для жителей Лос-Анджелеса

Как стало известно аналитическому центру InfoWatch, бывший сотрудник социальной службы в Лос-Анджелесе признался в незаконном использовании персональных данных почти 200 людей для получения социальных выплат в размере около 2 миллионов долларов.



62-летний Тренг ван Динх работал в отделе социального обеспечения Лос-Анджелеса с 1999 по 2010 г. Он занимался контролем социальных выплат населению. Соответственно, у Динха был доступ к именам, финансовой информации и номерам социального страхования людей, находящихся под его опекой.

В чистосердечном признании Динха говорится, что он регистрировал ненастоящие налоговые вычеты в 2009 и 2010 гг. В некоторых из налоговых вычетов предъявлялись требования по выплатам за коммерческие потери владельцам застрахованного бизнеса, в других – требования по выплатам недееспособным граждан за несуществующие страховые инциденты .Вся фиктивная отчетность находилась под контролем только у мошенника. Он же отдавал поручения по проведению платежей. Таким образом, все махинации Динх проводил в одиночку, естественно, без согласия людей, чьи данные использовались.

197 отчетов, сфальсифицированных Динхом, «добились» выплат на общую сумму 2,212,996 долларов. Банки, предупрежденные о возможном мошенничестве, успели остановить некоторые переводы, но Динх смог получить доступ к 667,034 долларам.

Жертвы незаконного использования их персональной информации испытали затруднения с выплатами по настоящим налоговым вычетам, потому что, согласно записям Налоговой службы, налоговые вычеты на данных лиц уже были зарегистрированы.

По факту мошенничества возбуждено уголовное дело Налоговой службой США. Слушания дела назначено на 27 июня, на котором Динху грозит установленная законом мера наказания – до 10 лет заключения в тюрьме.

Ситуацию комментирует главный аналитик компании InfoWatch Николай Николаевич Федотов: «Современные мошенничества с персональными данными (т.н. "кражи личности") не могут проводиться в одиночку. Они всегда требуют участия нескольких криминальных специалистов и разделения ролей. Поэтому у фигуранта этого дела, скорее всего, есть активные сообщники в банках и даже Налоговой службе. Этот случай – еще один пример высокой востребованности персональных данных злоумышленниками, которые воспользовались своим служебным положением. Определить такого инсайдера с помощью только технических средств крайне трудно, ведь у него есть доступ к корпоративной базе персональных данных на его рабочем месте. Чтобы предупредить такие преступления, служба безопасности должна использовать организационные меры».

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru