В Нью-Йорке раскрыта мошенническая сеть из 55 инсайдеров

В Нью-Йорке раскрыта мошенническая сеть из 55 инсайдеров

По сообщению аналитического центра SECURIT Analytics, власти Манхэттена раскрыли огромную сеть из 55 инсайдеров, которых обвиняют в финансовом мошенничестве и краже личных данных. Среди них сотрудники банков и крупных компаний Нью-Йорка, которые, по мнению властей, участвовали в краже более $2 млн у сотен американцев.



По словам представителей властей, главную роль в этой мошеннической схеме играли именно сотрудники различных учреждений Нью-Йорка, имевшие доступ к большим объемам конфиденциальной информации, как о клиентах, так и о бизнесе компаний.

Среди тех, кому уже предъявили обвинения, сотрудники JP Morgan Chase, United Jewish Appeal-Federation, Open Road-Audi, AKAM Associates и других известных компаний и организаций, сообщает KerbsOnSecurity.

«Инсайдеры использовали свое положение для того, чтобы получать доступ к клиентским данным, после чего продавали эти данные с целью заработка для себя и своих сообщников. Мы продолжим работу над этим расследованием, чтобы построить мощное дело, которое позволит нанести удар по криминальным организациям, которые промышляют кражей личности и персональных данных», - говорится в сообщении прокурора, ведущего это дело.

Согласно информации дела, инсайдеры воровали персональные данные клиентов и партнеров компаний, в которых работали, после чего либо продавали их дальше, либо использовали самостоятельно для финансового мошенничества.

В частности, трех сотрудников JP Morgan Chase обвиняют в том, что они долгое время воровали финансовые данные клиентов этой организации и продавали их другим злоумышленникам, которые занимались созданием поддельных чеков или проведением мошеннических банковских операций.

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