Расследование ФБР показало, как офисный принтер может «донести» на вас

Расследование ФБР показало, как офисный принтер может «донести» на вас

Расследование ФБР показало, как офисный принтер может «донести» на вас

В США разворачивается история, больше похожая на шпионский сериал, чем на сухую сводку Минюста. И одну из ключевых ролей в ней сыграл офисный принтер. 9 января федеральные прокуроры предъявили обвинения Аурелио Луису Перес-Лугонесу — ИТ-специалисту подрядной компании, работавшей с государственными структурами.

Его обвиняют в незаконном хранении информации, связанной с национальной безопасностью. При этом речь не идёт о передаче секретных данных — по крайней мере, напрямую этого в материалах дела не утверждается.

Широкий резонанс история получила после того, как в рамках расследования агенты ФБР провели обыск у журналистки Washington Post Ханны Натансен. По данным Минюста, Перес-Лугонес переписывался с ней и обсуждал конфиденциальные темы. Натансен известна публикациями о влиянии администрации Дональда Трампа на федеральные ведомства.

Но самая неожиданная деталь всплыла в аффидевите (PDF) ФБР. Именно он показывает, каким образом следствие вышло на подозреваемого. Как утверждают правоохранители, Перес-Лугонес пытался вынести данные из SCIF — защищённого помещения для работы с секретной информацией — довольно хитрым способом.

Вместо прямой печати классифицированного отчёта он якобы делал скриншоты экрана, обрезал их и вставлял в документ Microsoft Word. Расчёт был простой: если печатается не секретный файл, а обычный Word-документ с картинками, принтерные логи не выдадут ничего подозрительного. Даже название файла он выбрал максимально нейтральное — вроде «Microsoft Word – Document1».

Однако расчёт не оправдался. Как выяснилось, системы контроля у работодателя Перес-Лугонеса позволяют не только видеть стандартные метаданные печати — имя файла, время и пользователя, — но и восстанавливать копии самих распечатанных документов. В результате следователи получили доступ к тем самым изображениям со скриншотами секретных материалов.

Кроме того, в материалах дела упоминается ещё один эпизод: подозреваемого якобы заметили за тем, как он открывает секретный документ и делает письменные заметки, постоянно переводя взгляд с экрана на блокнот. Каким образом это было зафиксировано, прямо не говорится, но контекст явно намекает на видеонаблюдение внутри защищённого помещения.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru