Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

Миллионы данных избирателей Техаса были найдены на незащищенном сервере

В интернете было обнаружено большое количество персональных данных избирателей. Утекшие записи содержали личную информацию миллионов жителей Техаса. Все это хранилось на незащищенном сервере, где даже не был установлен пароль.

Персональные сведения содержались в единственном файле и насчитывали около 14,8 миллионов записей. Для сравнения — всего в Техасе зарегистрировано 19,3 миллионов избирателей.

Это очередная утечка ставит под сомнение возможности политических партий, касающиеся хранения данных избирателей. Такая ситуация особенно опасна на фоне информационных войн, когда одно государство постоянно обвиняет другое во вторжении в выборы и влиянии на их результаты.

Утекшие персональные данные обнаружил специализирующийся на утечках исследователь из Новой Зеландии, известный под псевдонимом Flash Gordon. На данный момент неизвестно, кому именно принадлежит сервер, на котором хранилась незащищенная конфиденциальная информация. Есть лишь предположения, что он был скомпилирован Data Trust.

Стоит отметить, что представители Data Trust отказались как-либо прокомментировать наличие сервера с личной информацией избирателей.

Крис Викери, специалист компании UpGuard, проанализировал скомпрометированные персональные данные: один файл, размером около 16 гигабайт, содержит десятки полей, включающих личную информацию.

Среди этих данных: имя избирателя, адрес, пол, а также история голосования за несколько лет (включая отданный голос на президентских выборах).

Со своей стороны, власти Техаса подчеркнули, что эти данные не могут использоваться в коммерческих целях. Например, для таргетированной рекламы. Однако узнать политические предпочтения отдельных людей, при этом прочно связав их с конкретными личностями, вполне можно.

Среди утекших данных, например, есть сведения о взглядах человека на вопрос иммиграции, охоты, абортов, государственных расходов, а также на Вторую поправку к Конституции США. Помимо этого, там же можно найти номера телефонов, этническую принадлежность и расу.

Пока остается неясным, к какому именно периоду относятся скомпрометированные персональные данные.

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