Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Секретная служба США на прошлой неделе задержала гражданку Китая, которой удалось проникнуть на излюбленный частный курорт президента Америки Дональда Трампа — это место известно как Мар-а-Лаго (Mar-a-Lago). При себе у задержанной был обнаружен USB-накопитель, содержащий вредоносную программу.

Согласно обвинительному заключению, 32-летняя Юйцзин Чжан была задержана 30 марта. В момент ее задержания Дональд Трамп присутствовал в Мар-а-Лаго, однако не встретил Чжан и никак с ней не взаимодействовал.

Исходя из судебных документов, Чжан проникла на территорию курорта после того, как ей удалось ввести в заблуждение агента Секретной службы США и сотрудника гостиницы.

Из-за языкового барьера агент и сотрудник не могли установить личность обвиняемой. Служащий отеля решил пропустить Чжан, так как в итоге принял ее за другую особу азиатской внешности, которая была частым посетителем Мар-а-Лаго.

Секретная служба США утверждает, что Чжан, проникнув на территорию курорта, хотела осмотреться и сделать фотографии окружения. Сама задержанная утверждала, что была приглашена в Мар-а-Лаго другом по имени Чарльз.

Чарльз призывал Чжан поговорить с кем-либо из семьи президента относительно экономических отношений Китая и США.

В итоге оказалось, что Чжан искусственно создавала языковой барьер, на самом деле владея английским на довольно приемлемом уровне. Также задержанная откровенно солгала агентам Секретной службы относительно цели своего визита.

При себе у Чжан нашли два паспорта, четыре телефона и флешку, на которой содержалась вредоносная программа.

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