Экс-подрядчик АНБ США получил 9 лет тюрьмы за кражу секретных документов

Экс-подрядчик АНБ США получил 9 лет тюрьмы за кражу секретных документов

Экс-подрядчик АНБ США получил 9 лет тюрьмы за кражу секретных документов

Экс-подрядчик Агентства национальной безопасности (АНБ) США приговорён к девяти годам тюрьмы за хранение секретных документов у себя дома в Мэриленде. 54-летний Гарольд Мартин принёс свои извинения окружному судье Ричарду Беннетту.

Подсудимый на процессе заявил следующее:

«Мои методы были неправильными, противозаконными и в целом весьма сомнительными».

Учитывая, что обвиняемый хранил у себя данные, касающиеся национальной безопасности, максимальный срок за такое правонарушение предусматривает десять лет лишения свободы.

Мартину при этом пересчитают срок, так как на момент оглашения приговора он уже почти три года находился за решеткой (с момента своего ареста в 2016 году).

Сторона защиты пыталась обратить внимание судьи на факт отсутствия намерений подсудимого передать важную информацию третьим лицам. Но Беннетт заявил, что хранить ее также было противозаконно, так как это «очень конфиденциальные данные».

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