Илон Маск подтвердил: россиянин пытался завербовать сотрудника Tesla

Илон Маск подтвердил: россиянин пытался завербовать сотрудника Tesla

Илон Маск подтвердил: россиянин пытался завербовать сотрудника Tesla

Илон Маск подтвердил информацию о «российском хакере», который якобы пытался подкупить сотрудника Tesla, работающего в офисе корпорации в штате Невада.

Ранее на этой неделе американские спецслужбы обвинили гражданина России в вербовке сотрудника техногиганта. 27-летний Егор Игоревич Крючков предлагал один миллион долларов за установку вредоносной программы в системы корпорации.

Изначально не было понятно, что речь идёт именно о Tesla, однако сейчас, когда сам Илон Маск прокомментировал ситуацию, всё встало на свои места.

«Большое спасибо. Это была серьёзная атака», — написал американский изобретатель в Twitter.

Сам по себе вектор, конечно, получился необычным. Нечасто злоумышленники пытаются нанять так называемого инсайдера внутри корпорации.

Согласно данным американских спецслужб, Крючков связывался с сотрудником Tesla через мессенджер WhatsApp. При этом эти двое уже встречались ранее — в 2016 году.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru