Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

Под Питером будут судить продавцов ПДн, добытых из баз ФНС, ПФР, МВД

В Генпрокуратуре РФ утвердили обвинительное заключение по делу ОПГ, принимавшей заказы на кражу данных граждан и юрлиц из баз госорганов, госучреждений и банков. Уголовное дело направлено для рассмотрения во Всеволожский городской суд Ленинградской области.

По версии следствия, создателями преступного сообщества являлись Сергей Юрцовский и Андрей Садырев, которые с этой целью объединили несколько группировок — свои, а также группы Владислава Фортуны, Евгения Михайлова и Ивана Герасимова. Кроме лидеров, среди ответчиков числятся рядовые участники: Анжелика Мартыненко, Дмитрий Любич, Эмилия Иванова, Екатерина Рассадникова, Сергей Дзыговский и другие.

В период с февраля 2018 г. по февраль 2020-го злоумышленники неоднократно взламывали базы данных ФНС России, Пенсионного фонда, МВД, бюро кредитных историй, кредитных учреждений и копировали информацию. Собранные сведения впоследствии продавались заказчикам через даркнет-площадку Hydra Market.

Согласно материалам дела, за два года сообщникам суммарно удалось добыть и реализовать ПДн не менее 6,5 тыс. физических лиц, в том числе конфиденциальные данные.

В зависимости от роли и степени участия подельники обвиняются в совершении следующих преступлений:

  • организация преступного сообщества или участие в нем (чч. 1, 2, 3 ст. 210 УК РФ, до 20 лет лишения свободы со штрафом до 5 млн рублей);
  • неправомерный доступ к компьютерной информации, способный повлечь тяжкие последствия (ч. 4 ст. 272 УК РФ, до семи лет);
  • незаконные получение и разглашение сведений, составляющих налоговую и банковскую тайну, из корыстной заинтересованности (ч. 3 ст. 183 УК РФ, до пяти лет).

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