Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Сбежавшего 4 года назад хакера осудили на шесть лет. Артем Мазуренко сначала проходил свидетелем по громкому делу кибермошенников, похитивших у банков миллиард рублей. Побег “утяжелил” наказание.

Приговор Артему Мазуренко огласила на днях судья Басманного суда столицы Валентина Левашова, пишет “Ъ”. Процесс над ним продолжался с февраля, а сама история тянется еще с 2018 года. Тогда судили киберпреступную группу, похитившую у крупных банков более миллиарда рублей. Организатор ОПГ Юрий Лысенко получил 13 лет колонии.

Всего по делу проходили 13 человек. Двое, Артем Мазуренко и Антон Екименко, находившиеся под подпиской о невыезде, сбежали и были объявлены в розыск. Мазуренко поймали и поместили в СИЗО-4 “Медведь” в мае прошлого года, Екименко — чуть позже.

Басманный суд признал Мазуренко виновным в совершении особо крупного мошенничества в сфере компьютерной информации (ч. 4 ст. 159.6 УК РФ), а также участии в организованном преступном сообществе (ч. 2 ст. 210 УК РФ).

По данным “Ъ”, в ходе прений сторон представители гособвинения просили приговорить обвиняемого к восьми годам лишения свободы в колонии общего режима, штрафу в 250 тыс. руб. и ограничению свободы на срок десять месяцев после отбытия наказания.

По словам адвокатов, Мазуренко еще во время следствия много лет назад вполне мог рассчитывать на переквалификацию в статус свидетеля, так как играл незначительную роль в группировке.

Решение сбежать в 2018 году “было в корне неверным” и “отягчившим положение”. И именно из-за этого “возможности для защиты были невелики”, а потому адвокат рекомендовал Мазуренко согласиться с предъявленным обвинением в полном объеме. В итоге ему было назначено шесть лет колонии общего режима.

По данным следователей МВД, доводы которых потом подтвердили суды, в 2014 году Юрий Лысенко создал киберпреступную группу, которая сначала занималась “очисткой” счетов обычных клиентов банков. Хакеры использовали вредоносную программу и уязвимости в защите коммерческих структур.

По подсчетам следствия, было похищено более 1 млрд руб.

Вторым источником заработка стала установка на банкоматы специальных устройств, позволяющих управлять процессом выдачи банкнот.

От действий киберпреступников пострадали Промсвязьбанк, банки “Зенит”, “Траст”, “Уралсиб” и другие. Громкие задержания подозреваемых начались летом 2015 года.

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