В банкоматах Сбербанка в Москве обнаружено 40 млн фальшивых рублей

В банкоматах Сбербанка в Москве обнаружено 40 млн фальшивых рублей

В банкоматах Сбербанка в Москве обнаружено 40 млн фальшивых рублей

ФСБ при поддержке бойцов СОБРа и ОМОНа задержала преступников, которые вносили в банкоматы Сбербанка поддельные купюры. По данным правоохранителей, всего за несколько дней в 2015 году троим мошенникам удалось внести липовых пятитысячных купюр на 40 миллионов рублей в банкоматы Сбербанка в Москве.

ФСБ при поддержке СОБРа и ОМОНа штурмовала квартиру, где прятались трое подозреваемых — Эрадж Б., Мурадчон М. и Владимир А.

Задержанным вменяется мошенничество в особо крупном размере. Не исключено, что они замешаны в аналогичных преступлениях уже в других банках, пишет life.ru.

"С 21 по 25 февраля 2015 года в банкоматы Сбербанка на территории Москвы были внесены пятитысячные купюры, которые банкоматы воспринимали как настоящие. А уже в других банках преступники снимали настоящие деньги", — рассказал источник в правоохранительных органах. — "По данному факту СД МВД было возбуждено дело, накануне задержаны трое подозреваемых".

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