Российскому ботоводу в США дали 10 лет за мошенничество с рекламой

Российскому ботоводу в США дали 10 лет за мошенничество с рекламой

Российскому ботоводу в США дали 10 лет за мошенничество с рекламой

В Бруклине, штат Нью-Йорк, вынесен приговор Александру Жукову, признанному виновным по делу о масштабном мошенничестве — накрутке рекламных кликов с помощью ботнета. За обман тысяч добропорядочных игроков рынка, потерявших только в США более $7 млн, россиянина наказали лишением свободы на срок 10 лет и штрафом в размере свыше $3,8 миллиона.

Арест Жукова состоялся в 2018 году в Болгарии. После экстрадиции в США самопровозглашенный «король мошенников» предстал перед судом, где ему инкриминировали преступный сговор, мошенничество с использованием проводной связи и отмывание денег. Процесс оказался затяжным: обвинительный вердикт был принят только в минувшем мае.

Согласно материалам дела, ответчик и его сообщники создали фальшивую рекламную сеть с именем Media Methane и в период с сентября 2014 года по декабрь 2016-го имитировали бурную деятельность в этой сфере с помощью ботов собственной разработки. Эти программы умели загружать рекламные ролики на пустые страницы и создавать видимость действий, которые совершает пользователь в интернете, — таких как перемещение курсора, прокрутка страницы, прерывание показа медиаконтента, клики по ссылкам, выполнение тестов CAPTCHA.

Роботы Жукова даже могли сымитировать передачу User-Agent и прием куки с сайтов. Для размещения этих программ аферисты арендовали более 2 тыс. серверов в дата-центрах Далласа и Амстердама, а также свыше 765 тыс. IP-адресов, чтобы быстро сменять их для ботов в случае обнаружения.

Участники мошеннической схемы, получившей известность как Methbot, создавали фейковые домены The New York Times, the New York Post, the New York Daily News, Newsday и других известных изданий, а также регистрировали IP-адреса от имени крупных интернет-провайдеров США.

В разработке сложных программ-роботов и создании инфраструктуры для мошеннического трафика принимали участие наемники — программисты и иные технари. В итоге обманщики исправно получали от рекламодателей вознаграждение за показ контента, который на самом деле нигде не демонстрировался и никем не просматривался.

Выручку Жуков распылял по подставным счетам, открытым в Болгарии, России, Великобритании, Чехии, Латвии и на Кипре. Себе он при этом оставлял 75% прибыли, остальное распределял между помощниками.

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