Утечка данных в Техасе обошлась налогоплательщикам в 2 млн. долларов

Утечка данных в Техасе обошлась налогоплательщикам в 2 млн. долларов

На ликвидацию последствий крупнейшей утечки в Техасе потрачено почти 2 млн долларов. Благодаря правильной организации работы с гражданами, пострадавшими от утечки данных, чиновникам Налогового управления штата удалось сэкономить почти 20 млн долл. денег налогоплательщиков.



Аналитический центр InfoWatch напоминает, что 31 марта 2011 года в открытом доступе была обнаружена база данных Налогового управления штата Техас с персональной информацией о 3,5 млн жителей. База содержала имена адреса, номера социального страхования и другие сведения. В Налоговом управлении тогда признали, что база находилась в открытом доступе в течение года. Главный аналитик InfoWatch Николай Федотов оценил примерную стоимость одной записи базы в 12-18 долл. Стоимость всей базы на черном рынке - 40 млн долл.

Однако начальник Налогового управления Сюзан Комбс заверила, что ни один человек в результате утечки не стал жертвой мошенников. В течение 2 недель после обнаружения факта публикации данных в интернете Управление письменно уведомило граждан, чьи данные были скомпрометированы. Услуги почтовой службы обошлись Управлению в 1,2 млн долларов. По словам Комбс, оперативная деятельность по ликвидации последствий утечек заметно снизила негативный настрой пострадавших.

Самыми принципиальными и недоверчивыми оказались около 100 тыс. человек, которые все-таки приняли решение о проведении мониторинга своей кредитной истории. Это всего лишь 3% от общего числа жертв. Услуги соответствующего обошлись недоверчивым техасцам в 600 492 долл., по 6 долл. с человека. Если бы все пострадавшие выразили желание проверить свою кредитную историю, сумма расходов на ликвидацию последствий от утечки приблизилась бы к 22 млн. долл.

Чиновникам Налогового управления также удалось избежать судебного преследования со стороны пострадавших. Зная практику американского правосудия, можно только догадываться, в какую сумму для государства обошлась бы халатность налоговиков.

Николай Федотов, главный аналитик InfoWatch: "В США давно принят на вооружение такой подход. Для защиты персональных данных помимо обеспечения их конфиденциальности наготове меры по ликвидации последствий утечки. Две линии обороны всегда лучше, чем одна. Тем более, что совсем предотвратить утечки не получается и вряд ли получится в будущем. Персональные данные под охраной, однако если инцидент всё-таки произошёл, то в течение считанных дней задействуются механизмы смягчения последствий. Как минимум, субъекты данных ставятся в известность и для них включается финансовый мониторинг, который не позволит злоумышленникам совершить мошенничество на похищенных данных. Построение подобного механизма было бы полезно и в России." 

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