Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Запущенная Министерством финансов совместно со «Сбером» нейросеть помогает автоматизировать сопоставление данных и прочие рутинные процессы. В дальнейшем технологии помогут повысить эффективность и прозрачность управления государственными финансами.

Первый замминистра финансов Ирина Окладникова на полях Московского финансового форума рассказала корреспонденту «Известий» о пилотном проекте использования нейросети в бюджетном процессе.

Искусственный интеллект помогал в сопоставлении кодов бюджетной классификации (статей доходов и расходов) и привязанных к ним результатов.

«Большинство этапов бюджетного процесса может быть со временем автоматизировано, и часть операций — полностью переведена на искусственный интеллект. Это будет зависеть только от того, насколько у нас получится стандартизировать наши процедуры», — считает Ирина Окладникова.

При этом использование технических средств позволит избежать человеческих ошибок и проявлений субъективизма в вопросах, связанных с межведомственным взаимодействием. С другой стороны, искусственный интеллект пока не в состоянии решать такие задачи, как контроль поручений президента и правительства.

«Минфин подготовил базу данных, и мы на ее основе обучили систему. В итоге уже сейчас наш ИИ-агент работает на уровне 84% точности, а будет еще точнее. И тогда основную часть рутинной работы можно будет отправить на машинную обработку, чтобы люди сосредоточились на действительно сложных, важных, творческих и интересных задачах», — отметил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Опрошенные «Известиями» эксперты назвали главным плюсом ускорение работ по подготовке бюджета, повышение качества контроля эффективности и точность прогнозирования. Главным риском же является непрозрачность работы алгоритмов и искажения, вызванные неточностью исторических данных. Серьезной угрозой являются и риски кибербезопасности, многие из которых плохо изучены.

1,8 млн Android-телевизоров стали частью ботнета Kimwolf

Исследователи из QiAnXin XLab рассказали о новом гигантском DDoS-ботнете под названием Kimwolf. По их оценкам, он объединил около 1,8 млн заражённых устройств — в основном Android-телевизоры, ТВ-приставки и планшеты, которые стоят в домашних сетях по всему миру.

В отчёте XLab отмечается, что вредонос написан с использованием Android NDK и, помимо DDoS-функций, умеет работать как прокси, открывать обратный шелл и управлять файлами на устройстве.

Проще говоря, заражённый телевизор или приставка превращаются в универсальный инструмент для удалённого заработка злоумышленников.

Масштаб активности впечатляет. Всего за три дня — с 19 по 22 ноября 2025 года — ботнет разослал около 1,7 млрд команд для DDoS-атак. В этот же период один из управляющих доменов Kimwolf неожиданно взлетел в рейтинге топ-100 Cloudflare и на короткое время даже обогнал Google по количеству запросов.

Основные цели заражения — ТВ-боксы и смарт-ТВ популярных моделей, включая TV BOX, SuperBOX, X96Q, MX10, SmartTV и другие. Наибольшее число заражённых устройств зафиксировано в Бразилии, Индии, США, Аргентине, ЮАР и на Филиппинах. Каким именно способом вредонос попадает на устройства, пока до конца не ясно.

Интересно, что Kimwolf оказался тесно связан с другим известным ботнетом — AISURU, который в последние годы фигурировал в отчётах о рекордных DDoS-атаках. По данным XLab, оба ботнета распространялись одними и теми же скриптами и одновременно существовали на одних и тех же устройствах. Исследователи считают, что за ними стоит одна и та же группировка, а Kimwolf мог быть создан как «эволюция» AISURU — для обхода детектирования и блокировок.

Инфраструктуру Kimwolf уже несколько раз пытались гасить: его управляющие домены как минимум трижды отключали в декабре. В ответ операторы ботнета перешли к более стойким схемам — например, начали использовать Ethereum Name Service (ENS). В новых версиях вредонос получает IP-адрес управляющего сервера прямо из данных смарт-контракта в блокчейне, что сильно усложняет блокировку.

 

Любопытно и то, как ботнет используется на практике. Более 96% команд связаны не с атаками, а с прокси-сервисами. Злоумышленники фактически перепродают трафик заражённых устройств, выжимая максимум из их пропускной способности. Для этого применяется отдельный клиент на Rust и SDK для монетизации трафика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru