Задержаны злоумышленники, которые произвели дефейс клипа Despacito

Задержаны злоумышленники, которые произвели дефейс клипа Despacito

Задержаны злоумышленники, которые произвели дефейс клипа Despacito

Киберпреступники, совершившие дефейс клипа Despacito, наконец попались в руки правосудия. Злоумышленниками оказались двое 18-летних подростка, которые были задержаны в Париже. Несмотря на то, что юные хакеры сделали это «ради забавы», им теперь грозит реальное уголовное преследование.

Напомним, что группа киберпреступников, предположительно из Палестины, взломала учетную запись YouTube, принадлежащую музыкальному видеосайту Vevo. Получив контроль над аккаунтом, злоумышленники установили для клипа Despacito новую стартовую картинку, на которой изображена группа вооруженных людей в оранжевых костюмах и масках.

Парижская прокуратура навала имена двух виновных — Насим Б и Габриэль КАБ, уточнив, что данные лица также известны под онлайн-псевдонимами Prosox и Kurois'h.

Злоумышленники не остановились на дефейсе Despacito, они также прошлись и по другим популярным видео, принадлежащих таким исполнителям, как Селена Гомес, Тейлор Свифт, Кэти Перри, Крис Браун и Шакира.

Vevo пришлось на время удалить ролик Despacito, который на тот момент имел более пяти миллиардов прсомотров.

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