Хакеры похитили 1,2 млрд у банков РФ, используя вредонос Cobalt Strike

Хакеры похитили 1,2 млрд у банков РФ, используя вредонос Cobalt Strike

Хакеры похитили 1,2 млрд у банков РФ, используя вредонос Cobalt Strike

За прошлый год киберпреступники реализовали 11 успешных кибератак на российские банки. В ходе этих атак злоумышленники пользовались вредоносной программой Cobalt Strike. По имеющимся данным, преступникам удалось таким образом похитить 1,156 миллиарда рублей.

«За прошлый код было зафиксировано не менее 21 вредоносных кампаний, в которых принимал участие вредонос Cobalt Strike. Более 240 банков стали целями этих атак, успехом увенчались 11 попыток взлома», — заявил зампред ЦБ Дмитрий Скобелкин.

Также в заявлении господина Скобелкина прозвучала цифра 1,156 миллиарда рублей — общая сумма украденных киберпреступниками средств. Более того, зампред ЦБ отметил, что 8 из 11 пострадавших организаций являются участниками информационного обмена с ФинЦЕРТом.

ФинЦЕРТ, в свою очередь, направил индивидуальные предупреждения более чем 400 организациям. В этих предупреждениях содержались указания конкретных электронных адресов, с которых поступали вредоносные письма.

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