Хакер взломал GitHub-аккаунт Microsoft, выкрал 500 Гб внутренних данных

Хакер взломал GitHub-аккаунт Microsoft, выкрал 500 Гб внутренних данных

Хакер взломал GitHub-аккаунт Microsoft, выкрал 500 Гб внутренних данных

Некая группа киберпреступников, действующая под псевдонимом Shiny Hunters, утверждает, что ей удалось выкрасть 500 Гб данных из личного репозитория Microsoft на GitHub. Инцидент, предположительно, произошёл в конце марта.

По словам Shiny Hunters, первым делом атакующие проникли в принадлежащий Microsoft GitHub-аккаунт, после чего получили полный доступ к «частным» репозиториям корпорации.

Далее злоумышленники загрузили 500 Гб данных, касающихся конфиденциальных проектов. Изначально участники Shiny Hunters хотели продать украденную информацию, однако позже решили опубликовать всё бесплатно.

Исходя из временных меток на украденных файлах, взлом GitHub-аккаунта Microsoft произошёл 28 марта 2020 года.

Один из киберпреступников в разговоре с представителями BleepingComputer признался, что у него больше нет доступа к ранее скомпрометированной учётной записи.

В качестве пробника Shiny Hunters опубликовала на одном из хакерских форумов 1 Гб добытых файлов. Проанализировав эту порцию, исследователи сделали вывод, что злоумышленники выкрали в основном различные семплы кода, тестовые проекты и другие похожие 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