Symantec подсчитала убытки от деятельности киберпреступников

Symantec подсчитала убытки от деятельности киберпреступников

...

Как сообщается в отчёте Norton Cybercrime Report 2011, ИТ-злоумышленники «зарабатывают» до $114 млрд в год. Побочные убытки, связанные с киберзлодеяниями (простой оборудования, затраты времени и пр.), оценены ещё в $274 млрд.



Таким образом, общий ущерб в мировом масштабе достигает $388 млрд в год. Для сравнения: незаконный оборот на глобальном рынке марихуаны, кокаина и героина составляет около $288 млрд. передает compulenta.

Symantec отмечает, что в прошлом году жертвами киберпреступников стали 431 млн человек. Примерно две трети (69%) взрослых пользователей Интернета хотя бы раз в жизни сталкивались с мошенниками. Каждую секунду на уловки злоумышленников попадаются 14 человек, или более 1 млн в сутки.

Приблизительно 10% взрослых веб-пользователей становились жертвами телефонных мошенников. Наибольшему риску быть обманутыми подвержены владельцы мобильных телефонов и смартфонов в возрастной группе 18–31 год, причём мужчины.

Самыми популярными инструментами киберпреступников остаются вирусы, трояны и фишинговые приёмы.

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