Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Прокуратура Новосибирской области сообщила о том, что срок повторного расследования нашумевшего дела «школьного хакера» из Новосибирска, который обвиняется по ч. 1 ст. 272 УК РФ (неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации) за исправление оценок себе и одноклассникам в электронном дневнике Дневник.ру, закачивается через 11 дней.

«Формально признаки состава преступления там полностью наличествуют. Но я думаю, будут приняты меры по ненаправлению дела в суд. То, что он (Жоглик) виноват, что дал пример другим не очень хороший, обелять его нельзя. Но он совершил скорее проступок. И если дело дойдет до прокурора, то прокурор подходить будет очень взвешено», — цитируют прокурора Новосибирской области Владимира Фалилеева.

Напомним, что в ноябре прошлого года суд Советского района Новосибирска приступил к рассмотрению резонансного дела 18-летнего Владимира Жоглика. Еще будучи учеником 11-го класса гимназии №5, он исправлял оценки себе и одноклассникам в электронном дневнике.

По версии следствия, Владимир Жоглик исправлял плохие оценки на хорошие в течение месяца весной 2016 года. Затем изменение отметок в электронной ведомости заметили учителя и обратились в полицию.

Максимальное наказание по статье, которая вменяется Жоглику предусматривает два года лишения свободы. В декабре прошлого года суд вернул дело в прокуратуру Советского района, поскольку в обвинении не было указано, какой именно вред нанес школьник учебному заведению.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru