Юнистрим взломали во второй раз, банкам рассылают вредоносную программу

Юнистрим взломали во второй раз, банкам рассылают вредоносную программу

Юнистрим взломали во второй раз, банкам рассылают вредоносную программу

Вчера Центральный банк России разослал предупреждение о взломе киберпреступниками банка «Юнистрим». В ходе злонамеренной кибероперации атакующие использовали фишинговые схемы, где к электронным письмам была прикреплена вредоносная программа, рассылаемая другим финансовым организациям.

Зафиксировать вредоносную деятельность удалось благодаря ФинЦЕРТ. В ходе своей атаки злоумышленники использовали легальный адрес кредитной организации для рассылки другим банкам вредоносной программы.

Далее преступники выводили денежные средства через систему «Юнистрим», подменяя при этом получателя. Сумма ущерба на данном этапе не раскрывается, однако есть сведения о том, что она «значительна».

По данным ФинЦЕРТ, адрес, с которого рассылался зловред, принадлежит банку «Юнистрим» — m.tsutskin@unistream.com. Регулятор предупредил кредитные организации, чтобы они максимально осторожно подходили к открытию подобных писем.

Специалисты «Лаборатории Касперского» поведали изданию «Коммерсант», что в качестве злонамеренного вложения использовался файл с расширением .scr. При попадании в систему данный файл скачивал дополнительный пейлоад, который завершал этап заражения компьютера.

Интересно, что банк «Юнистрим» уже второй раз становится жертвой киберпреступников. Однако в первый раз организация отказалась от помощи ФинЦЕРТ, заверив, что справиться сама. Видимо, не получилось.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru