В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде будут судить фигуранта американского дела о шифровальщиках

В Калининграде завершилось расследование в отношении 32-летнего местного жителя, обвиняемого в создании вредоносной программы для шифрования файлов. Уголовное дело передано в суд для рассмотрения по существу.

По версии следствия, зловред, о котором идет речь, был разработан в январе этого года с корыстной целью: его предполагалось использовать против коммерческих организаций, чтобы потом требовать выкуп за возврат данных.

Подобное деяние подпадает под признаки преступления, предусмотренного ч. 1 ст. 273 УК РФ (создание вредоносных программ). В случае установления вины ответчика могут отправить за решетку на срок до четырех лет.

Как выяснил корреспондент РИА Новости, обвиняемый — тот самый Михаил Матвеев, которого ФБР объявило в розыск как фигуранта похожих дел, открытых в США. Американцы инкриминируют россиянину вымогательство с помощью шифровальщиков и пообещали заплатить $10 млн за информацию, которая поможет его поймать и наказать.

Чтобы избежать уголовного преследования за рубежом, Матвеев, он же Wazawaka, m1x и Boriselcin, перестал выезжать из России. Он также во всеуслышание заявил, что покончил с противоправным заработком; по всей видимости, это была дымовая завеса, и теперь ему придется отвечать перед законом в своей стране.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru