Банки блокируют свои мобильные приложения для Samsung Galaxy S10

Банки блокируют свои мобильные приложения для Samsung Galaxy S10

Банки блокируют свои мобильные приложения для Samsung Galaxy S10

По меньшей мере три банка в Великобритании приняли решение временно ограничить действие своих мобильных банковских услуг для пользователей Samsung Galaxy S10. Само собой, этому поспособствовали сообщения о проблеме безопасности, связанной со сканером отпечатка пальца.

Поскольку подобный способ аутентификации используется в подавляющем большинстве банковских мобильных приложений, кредитные организации, безусловно, должны быть уверены в том, что счета их клиентов надёжно защищены.

Национальный банк Вестминстера и Королевский банк Шотландии заблокировали свои мобильные приложения в официальном магазине Google Play Store для пользователей Samsung Galaxy S10.

Естественно, пользователи начали задавать вопросы относительно недоступности программ, на что кредитные организации ответили: все из-за уязвимости сканера отпечатка пальца.

Лёгкий способ обхода биометрической аутентификации в Samsung Galaxy S10 обеспокоил не только британские банки. Участники площадки Reddit, один из которых проживает в Израиле, также сообщили, что их кредитные организации отключили аутентификацию с помощью отпечатка пальца.

Ранее Samsung подтвердил наличие проблемы безопасности в инновационном сканере отпечатка пальца, встроенном в дисплей смартфона Galaxy S10. Брешь настолько серьёзна, что любой палец может разблокировать устройство.

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