14 миллионов долларов за утечку ПДн

14 миллионов долларов за утечку ПДн

Высший суд графства Аламеда (Alameda, Калифорния, США) обязал фармакологическую компанию Walgreens (основана в 1901) выплатить 14,5 млн долл. в виде штрафа (более 20% от оборота за 2012 финансовый год). Компании вменяется в вину, наряду с неправильной утилизацией токсичных отходов, нарушение процедуры обращения с документами, содержащими медицинские данные клиентов.

Претензии к Walgreens были и раньше. В 2006 году компанию обвинили в нарушении HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). Тогда представители Walgreens публично заявляли о том, что компания будет неукоснительно следовать требованиям HIPAA. Однако новое расследование, завершившееся судебным разбирательством и семизначным штрафом, началось уже в 2011 году, сообщает infowatch.ru.

Расследование выявило неоднократные случаи пренебрежения установленными правилами работы с конфиденциальной информацией как минимум в 36 магазинах Walgreens в Сан Диего. Медицинские данные клиентов обрабатывались и утилизировались с нарушением законодательных требований.

Окружной прокурор Сан Диего подчеркнул, что дело защиты информации о потребителях должно иметь первостепенное значение для всех предприятий Калифорнии. Отмечается также, что только благодаря тесному сотрудничеству властей и организаций, выступающих в защиту окружающей среды, компании удалось предъявить столь масштабный мультимиллионный иск.

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