Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

Сливший данные 700 млн пользователей LinkedIn сделал это ради забавы

В конце июня стало известно о компрометации данных 700 миллионов пользователей деловой социальной сети LinkedIn, а теперь сам виновник решил рассказать о своих мотивах. Оказалось, что киберпреступник собрал все эти сведения просто забавы ради.

Как известно, потешный хакер не взламывал учётные записи и, конечно же, не проникал в системы LinkedIn. Находчивый киберпреступник просто использовал софт для сбора данных пользователей с веб-страниц.

Подобные методы вызывают ряд споров, поскольку сторонники сбора информации утверждают, что в этом нет ничего противозаконного — собираются исключительно общедоступные сведения, однако есть и противоположенное мнение: используемые API открывают доступ к большему количеству данных, чем отображается на сайтах. В этом случае пользователи не могут понять, какую именно информацию получили сторонние лица.

Более того, отдельные эксперты называют такого рода инциденты «реальными утечками», поскольку соцсеть допустила фиксацию и автоматический сбор пользовательских данных. Так или иначе, представители BBC News поговорили с Томом Линером — человеком, взявшим на себя ответственность за сбор сведений о пользователях LinkedIn.

Как отметил сам Линер, сбор данных 533 миллионов профилей Facebook, о котором все говорили в апреле, — тоже дело его рук. В беседе с BBC News Том также уточнил, что при создании базы данных пользователей LinkedIn использовался такой же подход.

«У меня это заняло несколько месяцев. Было достаточно сложно [собрать БД — прим. AM], поскольку мне пришлось взломать API LinkedIn. Если отправлять слишком много запросов единовременно, система может навсегда забанить тебя», — цитирует издание злоумышленника.

При этом стоит отметить, что сама LinkedIn отрицает использование своего API. К слову, Трой Хант, создатель сервиса HaveIBeenPwned.com, не считает этот эпизод утечкой.

Том Линер признался, что собрал данные пользователей для развлечения, однако он всё равно продаёт сформированную базу данных за $5000. Видимо, финансовая мотивация также присутствовала в действиях господина Линера.

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