Владелец Chronopay признался в хакерской атаке

Владелец Chronopay признался в хакерской атаке

 Павел Врублевский, владелец платежного сервиса Chronopay, признался в организации хакерской атаки на сайт конкурента, в результате которой пострадала авиакомпания "Аэрофлот". 

По данным агентства, признание Врублевского, который был арестован в июне, зафиксировано в кассационной жалобе с просьбой освободить предпринимателя под залог в 30 миллионов рублей. Адвокаты обвиняемого настаивали, что он раскаялся и активно сотрудничает со следствием, а другие фигуранты этого дела уже отпущены на свободу.

Тем не менее, 31 октября Мосгорсуд отказал Врублевскому в освобождении. Об этом сообщает "Интерфакс" со ссылкой на материалы суда.

Ранее Лефортовский суд Москвы продлил срок содержания предпринимателя под стражей до 23 декабря 2011 года. Врублевский обвиняется по статьям 272 и 273 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации) и 273 (создание, использование и распространение вредоносных программ). Ему грозит до семи лет лишения свободы.

По версии следствия, летом 2010 года Врублевский организовал DDOS-атаку на сайты конкурента - компании Assist. Главным клиентом компании являлся "Аэрофлот". В результате действий владельца Chronopay, в частности, была заблокирована продажа электронных билетов на сайте авиаперевозчика.

Совместные убытки "Аэрофлота" и Assist оценили в один миллион рублей. Следствие подозревает, что Врублевский хотел избавиться от конкурента, чтобы затем самому заключить контракт с "Аэрофлотом".

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru