Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк, крупнейший банк России, оценил ежегодные убытки российской экономики, вызванные регулярно совершаемыми киберпреступлениями. По этому поводу высказался зампред правления банка.

«На наш взгляд, цифра убытка составляет не менее 600-650 млрд руб. в год», — утверждает Станислав Кузнецов, зампред правления банка.

Господин Кузнецов также отметил, что в августе два неназванных российских банка потеряли 800 миллионов рублей из-за действий киберпреступников.

«На самом деле, общемировой ущерб гораздо выше. Например, две недели назад в Женеве была озвучена цифра, которая повергла всех в шок — убытки мировой экономики от киберпреступлений приблизились к $1 трлн», — добавляет Кузнецов.

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