Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

Ростовчанин похитил 27 млн с банковских карт граждан России

На днях в руки правоохранительных органов попался 46-летний житель Ростова-на-Дону. Ему вменяется кража денег с банковских карт, общая сумма ущерба составила 27 миллионов рублей. Было заведено уголовное дело.

На официальном сайте МВД утверждается, что мужчина ранее имел дело с ИТ-технологиями, а также имел высшее техническое образование.

Согласно выводам следствия, ростовчанин незаконно приобрел базу данных SIM-карт абонентов, а также электронные ключи к ним.

Далее, используя эту базу и специальную программу, обвиняемый начал изготавливать дубликаты SIM-карт тех мобильных номеров, что были подключены к банковским картам. Благодаря этой схеме злоумышленник смог списывать денежные средства со счетов российских пользователей.

Обналичивал эти средства ростовчанин с помощью электронного кошелька, проводя их через цепочку транзакций.

Граждане далеко не сразу обнаруживали пропажу средств, так как SMS-уведомления от банка не приходили, а списывалось не более 500 рублей за один раз.

«СЧ ГСУ ГУ МВД России по Ростовской области возбуждено уголовное дело по признакам преступления, предусмотренного частью 2 статьи 158 УК РФ», — цитирует сайт МВД Ирину Волк.

«В ходе обыска по месту жительства задержанного обнаружены и изъяты компьютер, ноутбуки, планшеты, мобильные телефоны и сим-карты, имеющие значение для расследования уголовного дела».

Напомним, что на прошлой неделе гражданин России, незаконно проживающий в США, был приговорен к 70 месяцам лишения свободы за мошенничество с платежными картами. Обвиняемый признался в кибератаках и краже учетных данных, благодаря чему он мог использовать карты в мошеннических целях.

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