США обвинили китайского производителя ветряных турбин в краже промышленной тайны

США обвинили китайского производителя в краже промышленной тайны

Министерство юстиции США обвинило китайского производителя ветряных турбин Sinovel Wind Group в краже технологий у американской AMSC. Как говорится в официальном пресс-релизе министерства, от действий китайцев AMSC получила ущерб в 800 миллионов долларов.

Вместе с компанией в краже были обвинены три конкретных человека: два работника Sinovel Wind Group — Су Лиин (Su Liying) и Чжао ХайЧунь (Zhao Haichun) — и Деян Карабашевич, бывший сотрудник дочернего предприятия AMSC в Австрии. По данным министерства юстиции, основанным на базе специального расследования ФБР, они подключились к компьютеру AMSC, находящемуся в США, из Австрии и скачали секретные данные.

В министерстве отмечают, что все трое обвиняемых находятся за пределами США: двое сотрудников Sinovel Wind Group живут в Китае, а Деян Карабашевич — в Сербии.

В Sinovel, как отмечают в Associated Press, обвинения со стороны министерства юстиции США пока не прокомментировали. Что касается AMSC, то эта компания уже обратилась с официальным письмом в администрацию президента страны Барака Обамы с просьбой пересмотреть торговые отношения с Китаем. По данным AMSC, украденные данные использовались при установке четырех турбин китайского производства в Массачусетсе. В американской компании особо отмечают, что турбины были установлены менее чем в сорока милях от штаб-квартиры AMSC, передает lenta.ru.

Кроме того, в AMSC сообщили, что из-за неправомерных действий Sinovel Wind Group более 500 сотрудников американской компании потеряли работу.

Китай ранее уже неоднократно обвиняли в краже торговых секретов у США.

Так, в докладе неправительственной организации IP Comission говорится, что именно эта страна причастна к 50-80 процентам краж всей интеллектуальной собственности в США.

Комментарий Главного аналитика ГК InfoWatch Николая Федотова:

«Китайцев уже в который раз ловят на промышленном шпионаже против США.

И не только промышленном. А вот против Китая промшпионской активности не замечено. И на китайскую интеллектуальную собственность посягательств не видно. То ли азиаты тщательно скрывают такие случаи, то ли их технологии никому не интересны.

Когда в КНР осудят первого промышленного шпиона, работавшего на другую страну — вот тогда можно будет говорить о сокращении его технологического отставания от Запада.

А в России всё-таки парочку случаев промышленного шпионажа припомнить можно. Значит, наш технологический уровень повыше китайского».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru