За прошлый год через SWIFT злоумышленники вывели 340 млн руб.

За прошлый год через SWIFT злоумышленники вывели 340 млн руб.

За прошлый год через SWIFT злоумышленники вывели 340 млн руб.

В 2017 году киберпреступники атаковали российский банк через систему передачи финансовой информации SWIFT. В итоге им удалось совершить несанкционированные операции на 339,5 млн рублей.

Эта информация стала известна благодаря презентованному Центром мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере (ФинЦЕРТ) ЦБ РФ «Обзору несанкционированных переводов денежных средств за 2017 год» на X Уральском форуме «Информационная безопасность финансовой сферы».

В декабре прошлого года мы писали, что киберпреступники впервые в истории России похитили из банка деньги через систему передачи финансовой информации SWIFT. В ЦБ эту систему вообще называют главной угрозой для кредитных организаций.

Чуть позже Валерий Овсянников, президент Глобэксбанка, признал, что банк стал жертвой такой атаки.

Также в обзоре ФинЦЕРТа уточняется, что половина всех несанкционированных операций приходится на сегмент от 100 тыс. до 1 млн рублей, а более трети — на сегмент от 1 до 10 млн рублей. Было отмечено, что наиболее частой причиной совершения несанкционированных операций со счетов юридических лиц являются вредоносные программы.

Ранее также сообщалось, что киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru