Американцы придумали поддельный троян для поимки хакеров

ФБР создала поддельный сайт газеты для поимки преступников

В 2007 году ФБР отслеживала злоумышленников, которые угрожали заминировать среднюю школу Тимберлайна в штате Вашингтон. Угроза появилась на анонимной MySpace-странице. Чтобы установить личность преступника, агентам понадобилось применить нетрадиционные способы борьбы. Новые документы показали, что в ведомстве тоже могли нарушить закон.

Сведения, полученные Фондом Электронных Рубежей, показали, что ФБР создала поддельную веб-страницу, похожую на статью из газеты The Seattle Times. Страница использовалась для распространения шпионского вредоносного программного обеспечения на компьютерах подозреваемых. Редактор Times в ярости от того, что ФБР при поддержке федерального прокурора США незаконно использовало имя The Seattle Times.

В агентстве Associated Press заявили следующее: «Бюро не просто перешло грани дозволенного, а стерло их. Действия ФБР осквернили имя Associated Press и навредило доверию к информационному агентству».

Шпионский софт, созданный ФБР, способен узнать IP-адрес ПК и MAC-адрес, что позволяет определить личность человека, который посещал страницу. Агенты отправили сообщение на Myspace-страницу подозреваемого и загрузили на его ПК вредоносный софт.

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