За взлом сервера минобороны Южной Кореи ответственны хакеры КНДР

За взлом сервера минобороны Южной Кореи ответственны хакеры КНДР

За взлом сервера минобороны Южной Кореи ответственны хакеры КНДР

Взлом сервера южнокорейского министерства национальной обороны, о котором стало известно в декабре прошлого года, был осуществлен северокорейскими хакерами. Об этом объявили в Республике Корея (РК) представители следствия.

В частности, удалось установить, что злоумышленники действовали из китайского города Шэньян, расположенного недалеко от границы с КНДР.

"Программный код совпадает с тем, который ранее использовали северокорейские хакеры", - отмечают в этой связи военные следователи.

В результате взлома множество секретных документов попало в руки злоумышленников, в том числе части южнокорейско-американского оперативного плана, описывающего действия сторон в случае военного конфликта с КНДР, пишет tass.ru.

Следствие предлагает наказать 26 сотрудников южнокорейского министерства национальной обороны, из-за халатности которых компьютерному вирусу удалось распространиться во внутренней сети ведомства.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru