У правительства Америки украли 1 млн. долларов, у граждан – персональные данные

У правительства Америки украли 1 млн. долларов, у граждан – персональные данные

Аналитический центр InfoWatch, сообщает о новом прецеденте утечки персональных данных. Женщина, которая работала в одном из отделений Регионального банка (штат Флорида) обвиняется в том, что она открыла около 200 банковских счетов, используя персональную информацию вполне реальных людей, подавала фальшивые налоговые декларации, а полученными деньгами делилась со своим сожителем.



Компетентные органы сообщили, что 28-милетняя Ховайда Хамдан получила более миллиона долларов налоговых возвращений, которые лежат на открытых счетах. Ее сожитель, 32-х летний Хикам Абу Эль Фаутих успел снять со счетов более 65-ти тысяч и снял бы больше, но преступная парочка была арестована.

Абу Эль Фаутих обвиняется в воровстве в особо крупных размерах (более 50-ти тысяч). Хамдан обвиняется в незаконном присвоении и преступном использовании чужой персональной информации.

Согласно документам по аресту Абу Эль Фаутиха, преступные деяния происходили в течение трех месяцев. По сведениям из полиции, Хамдан, работавшая в то время в отделении Регионального банк, обвиняется в использовании имен, адресов, номеров социального страхования и иной информации о 149-ти гражданах с целью открытия 184-х банковских счетов на их имя. После чего она направила фальшивые налоговые декларации в Центральное Налоговое Агенство и депонировала полученные 207 чеков. Как выразились в полиции, «тем самым она лишила правительство Соединенных Штатов суммы, равной 1081419-ти долларов и 61-го цента».

Абу Эль Фаутих получил два денежных перевода на сумму $25,636 и два банковских чека на сумму $39,793. Он обналичил эти чеки в одном из отделений Регионального банка, что и было записано видео камерой внутреннего наблюдения.

На допросе в полиции Абу Эль Фаутих отрицал факт получения денег по чекам и само наличие преступного сговора.

Абу Эль Фаутих был отпущен из тюрьмы в субботу под залог в $20,000. Хамдан находится все еще в тюрьме и залог под ее освобождение равен 2-м миллионам.

Ответственный за связь полиции с общественностью Кевин Долл сказал, что ничего к вышесказанному он добавить не может, так как расследование еще не закончено. Однако Абу Эль Фаутихом заинтересовалась Секретная Служба, т.к. в деле присутствуют фальшивые налоговые декларации.

Новость комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Федотов: «Такое мошенничество в США довольно распространено. В Европе его довольно мало, а в России нет совсем. Всё дело в том, что европейские налоговые органы столь же охотно возвращают гражданам переплаченные налоги и выявившиеся льготы, но европейские банки гораздо строже подходят к проверке личности при открытии счетов. Поэтому мошенникам украсть налоговые вычеты очень сложно. В России же строги как банки, так и налоговые инспекции, здесь подобное мошенничество не практикуется (во всяком случае, в отношении физических лиц).

Как мы видим, слабейшим звеном оказались информационные системы банков, которые позволяют открыть счёт на другое лицо, а потом снимать с него деньги».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru