«А мне отдайте ваших несчастных, ваших бедняков». Хакеры крадут пособия по безработице у американцев

Потери уже составили 400 млрд долларов. Это почти половина от всех выплат, которые были назначены безработным гражданам США.

Обычно злоумышленники выдают себя за заявителя с помощью украденных или выманенных персональных данных и присваивают средства, отведённые на пособие.

Известно, что не менее 70% украденных таким образом денег впоследствии оказались за пределами США —утекли в руки преступных группировок Китая, Нигерии и России. В связи с чем ИБ-эксперты завили, что это уже не просто мошенничество, а вопрос нацбезопасности. Минфин США этот тезис пока никак не прокомментировал.

По состоянию на май общее количество получающих пособие по безработице в США составляло более 3,7 млн человек. До пандемии их было не более 300 тыс. То есть в «доковидную» эру эти выплаты не привлекали внимание хакеров, поскольку они не считали это прибыльной целью.

11 июня, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

31.03.2026
Telegram теряет охваты, но помнит о кибербезопасности
31.03.2026
Хакеры украли данные ЕК в результате взлома платформы AWS
31.03.2026
Предложение: За дипфейки — до семи лет заключения
31.03.2026
Минцифры формализует переписку между гражданами, бизнесом и госорганами
30.03.2026
Роскомнадзор перешёл от готовых сервисов к VPN-клиентам
30.03.2026
Устаревание ЦОДов может привести к параличу промышленности, ритейла и финсектора
30.03.2026
VPN в России — 2026: налог и/или административная ответственность
30.03.2026
Безопасник нашёл «липкий» вредонос в Telegram (?)
30.03.2026
«Ключевая задача киберучений — обеспечить измеримость результатов»
30.03.2026
Россияне не смогут пополнять Apple-кошелёк с мобильного счёта

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных