Японскую компанию Seiko пробил шифровальщик BlackCat, слиты данные

Японскую компанию Seiko пробил шифровальщик BlackCat, слиты данные

Японскую компанию Seiko пробил шифровальщик BlackCat, слиты данные

Операторы программы-вымогателя BlackCat (ALPHV) добавили японскую корпорацию Seiko, производящую часовую продукцию, в список своих жертв. Фактически кибергруппировка взяла на себя ответственность за недавнюю атаку на компанию.

Seiko, являясь одним из самых крупных производителей часов в мире с богатой историей, содержит в штате около 12 тысяч сотрудников. Годовой доход корпорации превышает 1,6 миллиардов долларов.

10 августа на сайте Seiko появилось уведомление о взломе и утечке внутренних данных. Третьи лица смогли получить доступ как минимум к части ИТ-инфраструктуры, после чего слили конфиденциальную информацию.

«Суд по всему, 28 июля 2023 года неустановленные киберпреступники получили доступ по крайней мере к части наших серверов. Уже 2 августа мы привлекли группу внешних специалистов по кибербезопасности для расследования инцидента и оценки его последствий», — гасит официальное уведомление Seiko.

«Теперь мы можем с уверенностью сказать, что имела место учетка данных».

Сегодня операторы программы-шифровальщика BlackCat заявили, что за атакой на Seiko стоят именно они. В качестве доказательства злоумышленники прикрепили семпл со скомпрометированными данными.

Киберпреступники в посте не только глумятся над командой ИТ-безопасности японской корпорации, но и показывают, что среди слитой информации есть сканы паспортов сотрудников, планы выпуска новых моделей часов и результаты лабораторных испытаний.

Более того, управляющие «чёрной кошкой» хакеры якобы располагают конфиденциальными техническими схемами и наработками дизайна часов Seiko.

 

В июле мы писали, что BlackCat начал раздаваться под видом WinSCP через вредоносную рекламу.

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