В топ iOS-приложений вышел поддельный криптокошелек

В топ iOS-приложений вышел поддельный криптокошелек

В топ iOS-приложений вышел поддельный криптокошелек

Популярный криптокошелёк MyEtherWallet.com недавно попал  в топ iOS-приложений. Все бы хорошо, если бы не одно но — создатели MyEtherWallet заявили, что не имеют никакого отношения к этому приложению.

Об этом представители MyEtherWallet.com заявили в Twitter, уточнив, что не выпускали одноимённого приложения для iOS. Apple уже была проинформирована, а пользователям не рекомендуется скачивать приложение, которое, кстати, стоит $4,99 (379 рублей).

Есть предположение, что приложение могло остаться еще долго незамеченным, если бы оно не вышло в топ. Скорее всего, за приложением скрываются мошенники. Пользователей удивило само наличие такого приложения в официальном магазине, принято считать, что Apple очень тщательно проверяет права на контент в App Store.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru