Американец украл архив 4,8 млн научных статей для распространения в Сети

Американец украл архив 4,8 млн научных статей для распространения в Сети

Аарона Шварца (Aaron Swartz), американского интернет-бизнесмена и политического активиста, который выступал за свободу информации в интернете, федеральные власти обвиняют во взломе сети Массачусетского технологического института (MIT) и краже более чем 4 млн статей.



Как сообщает Reuters, 24-летний Шварц взломал архив MIT, доступный пользователям по подписке, осенью прошлого года, похитив миллионы документов, принадлежавших некоммерческой организации JSTOR. Среди похищенных документов были статьи, научные и академические журналы, доступ к которым стоил для высших учебных заведений $50 тыс. в год. Многие материалы из скачанного хакером архива вообще не были открыты для публичного доступа, передает Cnews.

Аарона Шварца обвиняют в мошенничестве, компьютерном мошенничестве, незаконном скачивании информации с компьютера и нанесении повреждений защищенной компьютерной сети. Ему грозит до 35 лет тюремного заключения и штраф в размере $1 млн.

По словам представителей властей, Шварц планировал распространять похищенный архив информации бесплатно через файлообменные сети. Всего в похищенном им архиве содержалось 4,8 млн документов.

«С учетом того, что г-н Шварц не успел выложить информацию на торренты, до 35 лет тюрьмы — это много даже по меркам США. Понятно, что дело не столько в реальном ущербе или опасности его для общества, сколько в желании властей минимизировать количество подобных «Робин Гудов» в будущем, — говорит Александр Ковалев, директор по маркетингу SecurIT, разработчика и поставщика DLP-систем для защиты от утечек информации. — В России, к сожалению, почти не ищут не только похитителей научных статей, но даже воров и продавцов персональных данных».

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