Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Исследователи выяснили, что социальная сеть Twitter хранит личные сообщения чуть дольше, чем следует. В частности, были обнаружены сообщения давно деактивированных аккаунтов. Оказалось, что удалить свою информацию с серверов Twitter довольно сложно, хотя правила соцсети гласят, что деактивированные аккаунты будут удалены вместе со всеми данными.

Чтобы оказать содействие правоохранительным органам, Twitter какое-то время сохраняет твиты и личные сообщения пользователей социальной сети, которые решили деактивировать свои учетные записи.

Однако исследователи обнаружили личные сообщения, которые принадлежат уже давно деактивированным аккаунтам. Таким образом, социальная платформа явно сохраняет переписку пользователей дольше положенного.

Официальные представители Twitter отказались комментировать данное недоразумение.

А в декабре британский исследователь в области кибербезопасности рассказал об уязвимости социальной платформы Twitter. Брешь позволяла злоумышленникам отправлять твиты, посылать личные сообщения, публиковать картинки и видео от имени любого пользователя. Более того, зная, как использовать эту уязвимость, атакующий мог отключить настройки безопасности аккаунта.

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