В Южной Корее насчитали 63 миллиона случаев утечки личных данных

В Южной Корее насчитали 63 миллиона случаев утечки личных данных

За два года количество только подтвержденных случаев утечек личных данных граждан Южной Кореипревысило общую численность населения, составив более 63 миллионов 250 тысяч инцидентов. Такую статистику обнародовал депутат парламента Южной Кореи Ким Дон Вон, ссылаясь на данные Комитета по связи и телекоммуникациями.

Численность населения Южной Кореи недавно превысила 50 миллионов человек.

Как отметил народный избранник, утечки личных сведений происходили в основном из баз данных, которые составляют на своих клиентов местные телекоммуникационные компании, финансовые институты, а также провайдеры услуг Интернета. "В прошлом году число утечек составило 50 миллионов 30 тысяч, в нынешнем - 12 миллионов 250 тысяч. Это больше, чем один случай на каждого жителя нашей страны", - заявил депутат Ким.

Самым крупным случаем стала утечка данных компании "Эс-Кей Коммьюникейшн" на 35 миллионов пользователей в прошлом году. Информация личного характера уходила "на сторону" как по неосторожности самих компаний, которые имели данные на конкретных людей, так и из-за хакерских атак, передает rg.ru. "Подобная информация используется затем для рассылки спама, преступлений в финансовой сфере и прочей вредной деятельности", - заявил парламентарий Ким Дон Вон, подчеркнув необходимость со стороны правительства усилить меры по охране личных данных граждан. 

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