Автосалон подозревается в продаже клиентской базы

Автосалон подозревается в продаже клиентской базы

Крупный воронежский автосалон КМ/Ч (специализируется на продаже автомобилей Chevrolet и Opel) подозревают в распространении базы с подробной информацией о клиентах.

В редакцию «Агентства Бизнес Информации» поступила информация от одного из клиентов компании, который приобрел автомобиль Opel в салоне КМ/Ч по кредитной схеме. Кредит выдавал Центрально-Черноземный банк Сбербанка РФ, а страхователем по КАСКО (обязательное для кредитного автомобиля) выступило воронежское отделение Ингосстраха.

По сообщению собеседника агентства, к концу первого года страховки по КАСКО автовладельцу стали поступать письменные (на домашний адрес) обращения от страховых компаний, а так же звонки на мобильный телефон. Предложения застраховать автомобиль по КАСКО поступили в частности от «Первая страховая компания», «Финальянс», СК «Россия», Кредитно-страховое бюро и т.п.

Фактически получается, что в цепочке «Ингосстрах-банк-КМ/Ч» кто-то продал или отдал бесплатно клиентскую базу со всеми личными данными клиентов. Обратившийся в агентство человек является руководителем крупной организации и он очень огорчен, что информация о нем, его домашний адрес, мобильный телефон и стоимость его автомобиля попали посторонним.

После официального обращения в «Ингосстрах», там провели расследование и неофициально сообщили, что, вероятнее всего, утечка информации произошла из автосалона КМ/Ч и они намерены обратится в правоохранительные органы с заявлением по данному факту.

В банке возможность утечки информации исключили. По неофициальной информации, в КМ/Ч утечку информации подтвердили, а возможность дальнейшей потери конфиденциальных данных исключили. Однако, пока никто уголовной ответственности за случившееся не понес, несмотря на наличие соответствующей статьи в уголовном кодексе РФ.

Главный аналитик компании InfoWatch, Николай Федотов, отметил: «Никакой уголовной ответственности за разглашение персональных данных не предусмотрено. Предусмотрена административная (ст. 13.11 КоАП). Однако доказать утечку конфиденциальных данных будет непросто, учитывая, что операторами являлись целых три организации (из них две - крупные).  К сожалению, наказать оператора ПД можно только за несоблюдение установленного порядка защиты ПД. Каждому ясно, что несоблюдение не обязательно приведёт к утечке. И наоборот: утечка может произойти даже при полном соблюдении всех установлений».

«Что же касается телефонного спама от страховых агентств, то случаев таких в России отмечалось немало. Как до вступления в силу закона "О персональных данных", так и после. В отличие от оператора, допустившего утечку, агентство-спамер привлечь к ответственности гораздо проще, - считает представитель InfoWatch. – Достаточно всего лишь подтвердить факт обращения этого агентства к гражданину. Обращались - значит, обрабатывали персональные данные. Обрабатывали - предъявите письменное согласие, предусмотренное ст.6 и 9 ЗоПД. Нет согласия - нарушили порядок обработки ПД. Заявление в прокуратуру - протокол - штраф. Такие прецеденты также имели место».

Источник

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