Взломавший московскую канатку преступник требовал биткоины

Взломавший московскую канатку преступник требовал биткоины

Взломавший московскую канатку преступник требовал биткоины

Стало известно немного больше подробностей об атаке неизвестного киберпреступника на сервера, управляющие канатной дорогой на Воробьевых горах в Москве. Источники в правоохранительных органах рассказали, чего требовал злоумышленник.

Оказалось, что преступнику нужны были биткоины. Известно, что хакер прислал сообщение с требованиями на головной компьютер компании-оператора «Московские канатные дороги».

Правоохранитель поведал РИА Новости, что злоумышленник требовал перевести на его счет цифровую валюту, в обмен он обещал расшифровать все пострадавшие файлы, которые отвечали за работу дороги.

Киберпреступник не назвал точную сумму, отметив, что она будет зависеть от быстроты ответа представителей компании. Судя по результату, переводить криптовалюту злоумышленнику никто не стал.

Нынешний мэр Москвы Сергей Собянин заверил, что на пострадавшие системы будет установлена дополнительная защита от кибератак.

Вчера мы писали, что недавно открытая для пассажиров канатная дорога в Москве была вынуждена была приостановить свою работу из-за таргетированной кибератаки, которую неизвестные совершили на ее серверы.

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