Киберпреступники КНДР пытались украсть $11 млрд, а украли $100 млн

Киберпреступники КНДР пытались украсть $11 млрд, а украли $100 млн

Киберпреступники КНДР пытались украсть $11 млрд, а украли $100 млн

Компания FireEye опубликовала отчет, согласно которому группа северокорейских киберпреступников, известная под кодовым именем APT38, ответственна за атаки на финансовую сферу. В ходе атак пострадали кредитные организации по всему миру, общий ущерб оценивается в «сотни миллионов долларов».

В опубликованном специалистами исследовании видна четка грань между группировками TEMP.Hermit, Lazarus Group (занимаются кибершпионажем) и APT38 (сфокусирована на атаках на финансовую сферу).

Эксперты предоставили наглядную картинку, отражающую специализации этих трех групп:

Первые признаки вредоносной активности APT38 были зафиксированы еще в 2014 году. Деятельность злоумышленников вращалась вокруг взлома банков и других финансовых организаций, а также криптовалютных бирж.

При этом атаки APT38 никогда не ограничивались какой-то определенной странной или рядом стран. По сути, цели группировки могли находится в любой точке мира. Например, сообщалось о зафиксированных атаках в Польше, Малайзии, Вьетнаме и других подобных странах.

Команда FireEye полагает, что киберпреступники пытались похитить в общей сложности 11 миллиардов долларов, однако им удалось украсть только $100 миллионов. Ознакомиться с полной версией отчета FireEye можно по этой ссылке (PDF).

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