Сбербанк: Основной угрозой для клиентов является социальная инженерия

Сбербанк: Основной угрозой для клиентов является социальная инженерия

Сбербанк: Основной угрозой для клиентов является социальная инженерия

Сергей Лебедь, руководитель службы информационной безопасности Сбербанка, заявил, что для клиентов крупнейшего банка России основную опасность представляет социальная инженерия. 80 % от общего числа атак проводится с использованием социальной инженерии.

«С вирусами и компьютерными атаками мы научились бороться. Также развиваем наш антифрод, у которого достаточно высокая эффективность. Однако основной проблемой на данном этапе является социальная инженерия, с помощью которой осуществляется 80 % атак на наших клиентов», — заявил господин Лебедь на форуме Antifraud Russia 2017.

Руководитель службы информационной безопасности также отметил, что Сбербанк ежедневно фиксирует около 2 тыс. обращений клиентов, связанных с мошенничеством.

«В наших черных списках за год накапливается около 50 тыс. записей о мошенниках. Возникает следующий вопрос: почему эта информация не востребована правоохранительными органами, почему ей никто не занимается?», — задает вопрос Лебедь, также отметив, что попытки передать эту информацию в ФСБ, МВД не находят на сегодняшний день понимания.

Самое печальное, по мнению господина Лебедя, что «этим в государстве никто не хочет заниматься», а если бы банкирам и операторам связи дали возможность решить этот вопрос, он был бы решен через месяц-два.

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