Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

В течение полутора лет русскоговорящая группа киберпреступников MoneyTaker взламывала системы информационной безопасности трех российских банков, об этом говорится в отчете, опубликованном компанией Group-IB.

Group-IB говорит в двух атаках в 2016 году, еще одной в 2017. Одна из совершенных в 2016 года атак была оперативно остановлена, киберпреступникам не удалось вывести деньги. Однако две другие атаки позволили злоумышленникам причинить материальный ущерб, составивший 72 млн рублей.

Group-IB уточнила, что это некрупные банки, испытывающие недостаток в серьезных системах информационной безопасности. Так как преступники знали об этих проблемах, они смогли обойти защиту во всех трех банках, а вывести деньги смогли только из двух. Компания не раскрывает названия банков, подвергшихся атакам.

Также стало известно о кибератаках на банки заграницей. MoneyTaker успешно атаковала банки в США и Великобритании. Весной 2016 года киберпреступники похитили деньги из американского банка в результате получения доступа к системе карточного процессинга STAR компании FirstData.

За весь 2016 года MoneyTaker атаковали американские банки шесть раз, один раз - американского провайдера IT-услуг и один раз - банк в Великобритании.

В 2017 году группа отличилась атаками на восемь банков в США и одну американскую адвокатскую контору. Как и в случае с российскими банками, атакованные американские банки представляют собой небольшие, нишевые учреждения.

Средний ущерб от одной кибератаки в Америке составил $500 тыс.

Представители Group-IB утверждают, что компания передала материалы своего расследования в МВД.

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