Производителя чипсетов для iPhone атаковал знаменитый WannaCry

Производителя чипсетов для iPhone атаковал знаменитый WannaCry

Производителя чипсетов для iPhone атаковал знаменитый WannaCry

К счастью, вымогатель WannaCry, атаковавший заводы компании TSMC, занимающейся производством чипсетов для iPhone, не помешает компании уложиться в сроки и полностью выполнить объем со своей стороны. Следовательно, все сроки выхода новых моделей смартфонов останутся в силе.

Ранее уже сообщалось, что в пятницу, 3 августа, тайваньская компания TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.) подверглась целевой атаке, в ходе которой использовался всем известный вредонос WannaCry.

Аналитики считают, что на самой Apple данная ситуация вообще не отразиться — слишком мизерное значение имеет эта кибератака в масштабе такой крупной корпорации.

Представители TSMC отмечают, что никакой утечки важных данных не произошло. Не пострадали и критические файлы компании.

Это первый случай, когда вредоносной программе удалось на время вывести из строя производство TSMC, хотя тайваньская компания и раньше становилась объектом различных целевых нападений со стороны киберпреступников.

Уточняется, что лишь спустя три дня после заражения заводам компании удалось возобновить свой обычный рабочий процесс.

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