Киберпреступники за 2017 год похитили почти миллиард рублей у россиян

Киберпреступники за 2017 год похитили почти миллиард рублей у россиян

Киберпреступники за 2017 год похитили почти миллиард рублей у россиян

За весь прошлый год киберпреступники сняли с банковских карт российских граждан 961 миллион рублей. Именно такую цифру озвучил Дмитрий Баранов, заместитель начальника управления по связям с общественностью ГУ ЦБ РФ по Центральному федеральному округу.

Господин Баранов уточнил, что средняя сумма операции, незаконно проведенной злоумышленниками, колеблется в районе 3 000 рублей. Оказалось что это гораздо ниже, чем аналогичный результат граждан других стран, что является «предметом гордости».

«Это [средняя сумма незаконной операции — прим. ред.] по мировым меркам очень низкий результат. Это то, чем мы обоснованно гордимся. Защищенность наших средств, хранящихся в электронном виде, лучше, сильнее и надежнее. Мы можем гордиться нашим образованием, уровнем программистов, которых готовят наши вузы», — заявил Баранов.

Однако киберпреступники пока не считаются единственной угрозой финансам нашего общества, также Баранова беспокоят фальшивые деньги, количество которых, к счастью, снижается год от года. Были даже названы самые популярные поддельные купюры — достоинством в 5 тысяч рублей.

«В прошлом году на территории России были выявлены 24 тыс. фальшивых банкнот разного номинала, при этом уже много лет лидируют пятитысячные банкноты, хотя в большинстве стран мира наиболее популярны банкноты второго номинала: 50 долларов, 200 и 100 евро. В нашей стране подделывают самую высокую по номиналу банкноту, потому что себестоимость производства фальшивки примерно равна, но подделка более крупной банкноты позволяет получить в 5 раз больше», — продолжает Баранов сравнивать нас с другим миром.

По словам замначальника управления по связям с общественностью, появилось также множество сайтов, на которых размещаются предложения купить поддельные банкноты.

«Их продают, чтобы наивные граждане их приобрели, не предполагая, что за это могут получить 7 лет колонии. Хостинги этих сайтов в Панаме, Белизе, Вьетнаме, Палау и других странах», — цитируют СМИ господина Баранова.

Интересно, что чуть более недели назад Центральный Банк Российской Федерации обязал другие банки отчитываться о том, проводились ли платежи во время кибератак. Это требование основывается на том, что в банках должны быть установлены программы, которые смогут противостоять вредоносным программам, одновременно проводя транзакции клиентов.

Для банков крайне важно уметь грамотно противостоять атакам, так в начале этого года стало известно, что киберпреступники реализовали 11 успешных кибератак на российские банки в 2017 году. В ходе этих атак злоумышленники пользовались вредоносной программой Cobalt Strike. По имеющимся данным, преступникам удалось таким образом похитить 1,156 миллиарда рублей.

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