Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Киберпреступники выводили деньги из банков, прикрываясь ФинЦЕРТ

Хорошо известные киберпреступные группировки в конце прошлого года провели ряд атак на кредитные организации России. Общий ущерб от действий мошенников, которые маскировались под ФинЦЕРТ, составил около 1,3 миллиарда рублей.

Речь идет о действиях хорошо организованных и давно известных экспертам в области безопасности групп Silence и Cobalt. В отчете Positive Technologies также упоминается некая третья группа, которую на данном этапе не удалось идентифицировать.

Именно эта таинственная группа маскировалась под отделение ФинЦЕРТ, принадлежащее Центральному банку России. Помимо этого, злоумышленники также часто пытались прикинуться «Альфа-Капиталом».

В ходе своих атак мошенники рассылали электронные письма, в которых содержался документ с вредоносными макросами. Открыв такой документ по невнимательности, сотрудник банка рисковал заразить системы организации.

Основная цель злоумышленников была в изъятии персональных данных. Затем эти данные могли быть использованы для выведения денег из кредитной организации. По подсчетам экспертов, от вредоносных рассылок пострадали более 1 миллиона человек.

В начале этого месяца мы писали, что Центральный банк России готов взять на себя вопрос усиления кибербезопасности финансовых организаций. В ЦБ убеждены, что современные реалии банковского дела создают перманентные киберриски в процессе деятельности кредитных организаций.

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