445 миллионов записей клиентов компании Veeam оказались открытыми в Сети

445 миллионов записей клиентов компании Veeam оказались открытыми в Сети

445 миллионов записей клиентов компании Veeam оказались открытыми в Сети

База данных, чей размер превышал 200 Гб, была обнаружена на открытом для публичного доступа сервере. Оказалось, что эти данные принадлежат клиентам швейцарской компании Veeam, всего в базе было около 445 миллионов записей. Veeam предоставляет услуги управления данными для виртуальных, физических и облачных инфраструктур.

Утечку 5 сентября обнаружил исследователь в области безопасности Боб Дьяченко, база находилась на платформе Amazon. Специалист утверждает, что спустя четыре дня компания прислушалась к нему и предприняла шаги для обеспечения безопасности своего сервера MongoDB.

Точный период, в течение которого база была доступна всем желающим, на данный момент неизвестен, однако IP-адрес сервера был проиндексирован поисковиком Shodan 31 августа.

В базе содержалась личная информация клиентов — имя и фамилия, адрес электронной почты и страна проживания. По словам Дьяченко, также там обнаружились дополнительные данные вроде типа клиента и размера организации, IP-адресов, URL-адресов реферрера и юзерагентов (User Agent). Дьяченко обнаружил записи, которым по меньшей мере четыре года.

База клиентов Veeam насчитывает около 307 000 человек. Среди них Norwegian Cruise Line — компания-оператор трансатлантических и круизных маршрутов, владеющая собственным флотом круизных судов; аэропорт Гатвик; несколько университетов и школ; Scania, производитель грузовых автомобилей, автобусов, промышленных и морских двигателей; медицинские учреждения.

Вся проблема оказалась в неправильно сконфигурированных серверах MongoDB.

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