За взлом Yahoo киберпреступник получил пять лет тюрьмы

За взлом Yahoo киберпреступник получил пять лет тюрьмы

За взлом Yahoo киберпреступник получил пять лет тюрьмы

Карим Баратов, канадский киберпреступник, приговорен к пяти годам тюрьмы за взлом американской компании Yahoo. Баратову вменяется взлом около 500 тысяч аккаунтов, который произошел в 2014 году.

Соответствующее решение вынес суд Сан-Франциско, теперь 23-летний злоумышленник проведет ближайшие пять лет за решеткой.

Помимо самого срока, молодой киберпреступник должен выплатить $250 тысяч. Баратова также подозревают в связях с российскими властями, которые, предположительно, и заказали атаку на американскую ИТ-компанию.

В ноябре прошлого года сам Баратов заявил, что готов взять на себя ответственность за атаки на системы американской компании Yahoo.

22-летний киберпреступник перебрался из Казахстана в Канаду 10 лет назад, получив в 2011 гражданство. В марте 2017 года Баратов был арестован в Анкастере, ему было предъявлено обвинение в проведении кибератак.

Позже следствие якобы установило, что выходец из Казахстана действовал по поручению своих сообщников из ФСБ.

Что касается Yahoo, то компанию оштрафовали на $35 миллионов за нераскрытие информации об утечке.

А вчера мы сообщали, что британский киберпреступник, взломавший более десятка предприятий, похитивший информацию о платежных картах, а также совершивший фишинговые атаки, отправился в тюрьму. Злоумышленник попался на то, что продавал конфиденциальные данные в даркнете и публиковал инструкции для киберпреступников.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru