Кража со взломом

Кража со взломом

В Америке на прошлой неделе слушалось новое дело об онлайновых кражах. Трое наших соотечественников (двое из них имеют американское гражданство) некоторое время успешно воровали деньги банковских и брокерских клиентов.

Основным орудием преступления был троянский кейлоггер, который тянул с зараженных ПК пароли и номера счетов.

Деньги отмывались на американской территории на специально созданных счетах, а затем переправлялись в Россию через Western Union.

Руководил мини-группировкой некий Александр Бобнев из Волгограда. Он же получал основную часть дохода, в то время как его «денежные мулы» — Алексей Минеев и Алексей Волынский, осуществлявшие операции в США, — оставляли себе лишь относительно скромные комиссионные.
В соответствии с условиями соглашения о признании вины Минеев должен вернуть 112 тыс. долларов, заработанные противозаконными методами. Его ожидает двухлетний тюремный срок и штраф в размере 40 тыс. долларов.

Алексей Волынский, помимо отмывания денег, обвиняется в мошенничестве, так как нечаянно продал украденные номера кредитных карт агенту под прикрытием. Глава преступной группировки Бобнев, к сожалению, недосягаем для американского правосудия, но вряд ли отважится действовать в ближайшее время в одиночку.

 

Источник 

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