Россиянин, торговавший украденными данными карт, признан виновным в США

Россиянин, торговавший украденными данными карт, признан виновным в США

Россиянин, торговавший украденными данными карт, признан виновным в США

29-летний россиянин Алексей Бурков признан виновным в создании и администрировании веб-сайта Cardplanet, благодаря которому злоумышленники могли совершать мошеннические действия с банковскими картами пользователей.

По сути, Бурков занимался обслуживанием незаконной онлайн-площадки, с помощью которой мошенники смогли организовать операции кардинга, которые принесли им в общей сумме $20 миллионов.

В ноябре по прозрению в мошеннической деятельности Буркова экстрадировали в США. Американский суд, помимо участия в работе Cardplanet, вменил россиянину управление другим закрытым форумом для киберпреступников. Чтобы попасть на эту площадку, злоумышленники должны были иметь хорошую репутацию в криминальной среде.

На Cardplanet, в свою очередь, продавались данные украденных банковских карт. Цена варьировалась от 3 до 60 долларов.

Правоохранители вышли на Буркова в 2015 году, тогда же он был арестован в Израиле. После экстрадиции в США федеральный суд Александрии обвинил россиянина в мошенничестве и незаконном отмывании денег.

Министерство юстиции США опубликовало пресс-релиз, посвящённый делу Буркова. В нём отмечается, что приговор должен быть оглашён 8 мая 2020 года, обвиняемому грозит до 15 лет лишения свободы.

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