Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Выступая на Международном конгрессе по информационной безопасности, Герман Греф, глава Сбербанка, озвучил информацию, согласно которой киберпреступники атаковали тюменский центр нейрохирургии.

Отличительным моментом этой кибератаки является ее тайминг — вторжение злоумышленников пришлось прямо на сложнейшую операцию.

Это вынудило врачей работать почти «вслепую».

«Профессор Суфианов, занимающий должность главврача центра нейрохирургии, проводил операцию на головном мозге 13-летней девочки. Именно в этот момент клиника подверглась кибератаке: все компьютеры, приборы, которые сопровождали операцию, отключились», — объясняет Греф.

Благодаря профессионализму врачей операцию успешно удалось довести до конца в отсутствии показаний приборов.

После инцидента главврач обратился за помощью к ИБ-специалистам Сбербанка, которые смогли восстановить работоспособность систем.

Глава Сбербанка считает, что киберпреступников интересовали деньги, так как системы были атакованы вымогателем Purge.

Также на этом конгрессе Греф рассказал, кто атаковал ПИР-банк и похитил 58 миллионов 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