За кражу коммерческой тайны в России сажают менее чем в 10% случаев

За кражу коммерческой тайны в России сажают менее чем в 10% случаев

За кражу коммерческой тайны в России сажают менее чем в 10% случаев

Эксперты InfoWatch изучили официальную статистику по уголовным делам о незаконном получении и разглашении сведений, составляющих коммерческую, налоговую или банковскую тайну (статья 183 УК РФ). Как оказалось, в период с 2019 года по 2021-й судами первой инстанции было рассмотрено 188 таких дел и осуждено 117 человек.

Исследование проводилось по данным Государственной автоматизированной системы РФ «Правосудие». Более 63% дел рассматривались в рамках ч. 3 ст. 183 УК РФ (незаконный сбор, разглашение, использование секретных сведений по сговору, в составе ОПГ или с отягчающими обстоятельствами, до пяти лет лишения свободы).

Более чем в 46% случаев деяния подсудимого квалифицировались по дополнительным статьям — чаще всего ст. 272 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации) и ст. 138 УК РФ (нарушение тайны переписки, телефонных переговоров, почтовых, телеграфных и иных сообщений).

Большинство ответчиков (70%) являлись рядовыми сотрудниками организации, 18% — сторонними нарушителями, более 10% — руководителями разного уровня.

Обвинительные приговоры вынесены по итогам разбирательства свыше 44% уголовных дел. Менее чем в 10% случаев осужденного отправили за решетку, в остальных судьи ограничились назначением штрафа, условного срока либо исправительных работ.

Самый суровый приговор был вынесен сотруднице Сбербанка — два года тюремного заключения (по всей видимости, прошлогодний вердикт по курскому делу о краже 2,4 млн руб. со счета доверчивого клиента, раскрывшего одноразовый код). Самый большой штраф, в 1 млн рублей, был назначен в 2020 году предпринимателю из Татарстана — по делу о краже коммерческой тайны, которое рассматривалось судом Владимирской области.

Исследователи также отметили, что в 80% случаев охраняемую законом информацию похищали у финансовых институтов и операторов связи. С этой целью осужденные использовали в основном мессенджеры и Сеть. Так, в начале 2019 года в Новосибирске тюремные сроки (правда, условные) получили бывшие сотрудники МТС, которые из корыстных побуждений украли данные более 500 тыс. абонентов.

Для профилактики преступлений, подпадающих под статью 183 УК РФ, компаниям рекомендуется использовать не только организационные, но и технические меры, в том числе возможности DLP и SIEM. Кстати, наличие DLP помогло «АКАДО-Екатеринбург» в 2017 году наказать двух мошенников, взломавших базу данных интернет-провайдера и похитивших ПДн части клиентов.

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