«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

07.05.2026
17% родителей помогает детям пройти проверку возраста в Сети
07.05.2026
Бизнес прибегает к самописным решениям из-за возможности сэкономить
07.05.2026
ISACA: Дефицит технологий и лидерства подпитывает уязвимость для киберрисков
07.05.2026
NCSC — о волне обновлений уязвимостей, вызванной внедрением ИИ
07.05.2026
Russian Field: Молодые пользователи выбирают платный VPN
06.05.2026
Россияне не хотят сдавать биометрию — рынок адаптируется
06.05.2026
АБД: Регулирование не должно приводить к появлению новых барьеров
06.05.2026
РБК: Минцифры может лишиться 15% специалистов
06.05.2026
«Мы не ожидаем, что у роста безналичной оплаты уже наступил некий предел»
06.05.2026
Белый дом начнёт инспектировать ИИ-системы?

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных