Греф рассказал, как мошенники сняли с его карты $2 000

Греф рассказал, как мошенники сняли с его карты $2 000

Греф рассказал, как мошенники сняли с его карты $2 000

Герман Греф, возглавляющий в настоящее время крупнейший банк России, рассказал о столкновении с кибермошенниками, в результате которого государственный деятель потерял немалую сумму денег.

Свой опыт Греф описал в интервью изданию ТАСС. По словам главы Сбербанка, на момент взаимодействия с мошенниками он уже работал в крупнейшей кредитной организации страны.

«Точно не помню, где я на тот момент был — то ли в Африке, то ли в Латинской Америке. Где-то попробовал расплатиться банковской картой, а её дискредитировали», — поведал Греф.

Уже по возвращении в Москву глава Сбербанка стал получать сообщения о несанкционированных транзакциях. Злоумышленники снимали по $500 за одну операцию.

Поскольку системы блокировки, основанные на искусственном интеллекте, кредитная организация ещё не использовала, Грефу пришлось дозваниваться в банк и блокировать карту.

Пока в банке пытались решить проблему киберпреступники успели снять $2 000.

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