Брянский киберпреступник отправлен в суд за атаку на сайт госведомства

Брянский киберпреступник отправлен в суд за атаку на сайт госведомства

Брянский киберпреступник отправлен в суд за атаку на сайт госведомства

19-летний житель брянского города Дятьково попал под суд за осуществление кибератаки на ресурс государственного ведомства. Прокуратура утверждает, что студент атаковал сайт администрации в ноябре 2017 года.

В ходе атаки юноша использовал неназванную вредоносную программу, которая позволила привести к сбою в работе атакованного ресурса.

Какое-то время сайт оставался заблокированным.

Однако сотрудники правоохранительных органов достаточно быстро вычислили юного киберпреступника, задержав его.

Теперь уголовное дело против молодого человека рассмотрит Дятьковский городской суд.

Также в этом месяце башкирские правоохранители задержали студента БашГУ, который пытался взломать сайты государственных учреждений соседних регионов. В результате начинающий киберпреступник получил реальный срок за свою деятельность в Сети.

Сообщалось, что 22-летний обвиняемый, будучи студентом физико-технического института Башкирского государственного университета, летом прошлого года предпринял попытки взлома ресурса Пермского края и Республики Татарстан.

Юному хакеру не повезло — защитная система ресурса смогла отразить эту атаку.

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