Киберпреступность в Японии достигла рекордного уровня

Киберпреступность в Японии достигла рекордного уровня

...

По сообщению Главного полицейского управления Японии, в 1-м полугодии этого года киберпреступность в стране достигла рекордного уровня.

С января по июнь включительно Главное полицейское управление Японии раскрыло около 3 800 правонарушений, совершенных при помощи компьютера, что почти на 77% превышает показатель за аналогичный период прошлого года. Число зафиксированных в стране киберпреступлений стало рекордным за последние 9 лет.

Почти 2000 раскрытых полицией киберпреступлений в этом году были связаны с несанкционированным проникновением в информационные компьютерные системы частных лиц и ведомств, включая финансовые учреждения. Число таких "взломов", в том числе с целью незаконного снятия денег с чужих счетов, подскочило за 1-е полугодие более чем в 10 раз по сравнению с уровнем этого же периода прошлого года.

источник

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