Киберпреступников планируют наказывать принудительными работами

Киберпреступников планируют наказывать принудительными работами

Киберпреступников планируют наказывать принудительными работами

Депутат Государственной думы 7-го созыва Ирина Гусева внесла в Госдуму законопроект, в котором предусматривается новое наказание для киберпреступников. Арест, ограничение и лишение свободы предлагается заменить принудительными работами.

Таким образом, например, любой вид мошенничества в сфере компьютерных технологий (удаление, блокирование, модификация компьютерной информации или иное вмешательство в функционирование средств хранения) предлагается наказывать штрафом в размере до 120 тысяч, либо обязательными работами на срок до трехсот шестидесяти часов, либо исправительными работами на срок до одного года, либо принудительными работами на срок до двух лет.

Вместе с киберпреступлениями такой же принцип наказания планируется применять относительно фальсификации единого государственного реестра юридических лиц, реестра владельцев ценных бумаг или системы депозитарного учета. Кроме того, взяточничество предлагается наказывать штрафом в размере до 400 тысяч рублей.

Все эти меры, по мнению депутата, помогут сократить расходы федерального бюджета на содержание заключенных, сообщает regnum.ru.

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