Утечка в финансовой корпорации Woodbury: экс-сотрудник похитил данные клиентов

Похищение данных в корпорации Woodbury

Как стало известно компании Perimetrix, бывший сотрудник финансовой корпорации Woodbury – 31-летний Кристофер Пембертон (Christopher Pemberton) – арестован в связи с попыткой кражи персональных данных из офиса компании. Ночью в середине октября злоумышленник проник в офис Woodbury Financial Services и скопировал строго секретные данные клиентов компании. В том числе имена, номера социального страхования и номера банковских счетов. 

Примечательно, что злоумышленник не взламывал офис, а использовал легальный код доступа к двери. Код он получил незадолго до этого, устроившись на работу в Woodbury. Однако проработал Пембертон в компании всего 1 неделю, после чего уволился. Очевидно, Пембертон и не собирался задерживаться в Woodbury, ему нужен был всего лишь код. Однако поведение новичка не показалось странным кадровикам и службе безопасности. О том, чтобы сменить входной код никто не подумал. 

В настоящий момент полиция проводит розыскные мероприятия, чтобы схватить неназванного сообщника Пембертона. Количество клиентов Woodbury Financial Services, которые могли пострадать от утечки, в интересах следствия не разглашается.

«Вообще, проблема «бывших сотрудников» с увеличением числа сокращений, стоит достаточно остро не только перед иностранными, но и перед отечественными компаниями, – считает Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Perimetrix. – И ключ к офису у линейного работника – далеко не самая страшная беда. К примеру, сисадмины, зная все пароли и «явки», могут практически бесследно копировать любые корпоративные секреты, даже не выходя из дома. Отсюда и правило: уходит админ, смени все пароли».

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