В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В открытый доступ за последний месяц попали 50 млн данных клиентов банков. Цифра впечатляет, если не учитывать важный нюанс — 90% «украденных» карт сгенерированы и бессмысленны.

Про «игру с цифрами» Anti-Malware.ru рассказал руководитель блока специальных сервисов компании Infosecurity a Softline Company Сергей Трухачев.

«За последние 30 дней даркнет-копилка пополнилась данными более чем 50 млн банковских карт, — говорит эксперт. — Звучит внушительно, если бы не один нюанс: примерно 90% утечек представляет собой сгенерированные карты, то есть по факту – бессмысленный мусор».

«Подлог» зафиксировала проверка данных, которую провел сам провайдер: многие номера карт повторяются в сочетании с разными CVV и датами окончания срока действия.

К фейковому «картону» можно добавить и общую тенденцию потери интереса хакеров к российским банковским картам. Коллеги из Infosecurity поддерживают заявление Сергея Голованова из «Лаборатории Касперского», сделанное накануне:

«С апреля 2022 года русские карты, видимо, хакерам не нужны — за рубежом они на них ничего купить не могут. Получается, что для карточного мошенничества остаются только возможности в России».

С ним согласен и Трухачев: «Параллельно наблюдается тенденция к уменьшению числа российских карт в публичных утечках. Если раньше можно было беспрепятственно расплатиться российской картой практически на любом зарубежном сервисе, теперь количество площадок резко сократилось, — объясняет тенденцию эксперт, — следовательно, сократилось и количество утечек».

В Infosecurity наблюдают снижение доли данных российских карт в глобальных утечках не менее чем на 40%.

При этом проблема утечек в сфере образовательных сервисов, маркетплейсов и служб доставки только обостряется. Накануне в сеть утекла часть базы Яндекс.Практикум, который продает курсы по ИТ.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru