Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

Лаборатория Касперского помогла ФСБ задержать кибермошенников

20 мая 2015 года в рамках спецоперации МВД и ФСБ России при участии представителей «Лаборатории Касперского» в Санкт-Петербурге состоялось задержание киберпреступников, похитивших около 12 миллионов рублей со счетов клиентов российских банков в 50 регионах страны.

Обвинение в финансовом кибермошенничестве предъявляется этим преступникам повторно: в первый раз они попали в поле зрения правоохранительных органов в 2012 году. Тогда по результатам расследования они были задержаны и осуждены по аналогичному преступлению на условные сроки заключения. «Лаборатория Касперского» оказывала правоохранительным органам техническую и экспертную поддержку в этом деле.

«Правоохранительные органы регулярно обращаются за помощью к «Лаборатории Касперского». Специалисты отдела расследования компьютерных инцидентов занимаются исследовательской деятельностью на постоянной основе, а в случае с этими киберпреступниками мы предельно хорошо знали их методы. На данный момент расследование продолжается, поэтому в интересах следствия мы не можем поделиться подробностями. Однако мы уверены, что повторное задержание этой преступной группы нанесет значительный удар по киберпреступной инфраструктуре», – заявил Руслан Стоянов, руководитель отдела расследований компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

Мошенничество с банковскими онлайн-счетами – один из самых распространенных видов киберпреступлений. Для кражи денег преступники используют специальное финансовое вредоносное ПО, а для усыпления бдительности пользователей применяют фишинговые инструменты и методы социальной инженерии, как было и в этом случае.

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