Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Литовец признал в суде, что обманул Google и Facebook на $123 млн

Гражданин Литвы признался в мошенничестве в отношении Google и Facebook. Используя фейковые счета-фактуры, преступник заставлял служащих переводить деньги на свои банковские счета. В общей сумме доход злоумышленника от такой деятельности составил $123 миллиона.

В итоге 50-летний Эвалдас Римасаускас выслушал вчера приговор суда в Нью-Йорке. Теперь ему грозит до 30 лет лишения свободы.

Римасаускас был арестован полицией Литвы в марте 2017 года, позже (в августе) был экстрадирован в США для предъявления обвинений.

Сторона обвинения утверждает, что преступник создал компанию, имя которой было очень похоже на Quanta — поставщика аппаратного обеспечения для дата-центров, который имеет безупречную репутацию.

Злоумышленник атаковал Google и Facebook по той причине, что обе корпорации имели бизнес-отношения с Quanta, которая поставляла им оборудование для дата-центров.

Согласно материалам дела, Римасаускас рассылал Google и Facebook электронные письма, которые были замаскированные под отправленные Quanta счета-фактуры. Таким образом, Google и Facebook должны были заплатить за якобы оказанные услуги и приобретенные продукты.

Преступник использовал довольно хитрые приемы, благодаря которым ему действительно удалось ввести в заблуждение сотрудников двух крупных американских корпораций.

В результате Google пострадала на $23 миллиона, а Facebook — на $100 миллионов.

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