Остановивший WannaCry эксперт признан виновным в создании вредоноса

Остановивший WannaCry эксперт признан виновным в создании вредоноса

Остановивший WannaCry эксперт признан виновным в создании вредоноса

Исследователь в области безопасности Маркус Хатчинс признан виновным в создании и распространении вредоносной программы. Хатчинс наиболее известен благодаря своей ключевой роли в обезвреживании знаменитого вымогателя WannaCry, также многими узнаваем его онлайн-псевдоним — MalwareTech.

MalwareTech значительно помог сообществу экспертов в области кибербезопасности, постоянно предоставляя информацию о новых угрозах, а также выпуская инструкции по анализу вредоносных файлов.

Арестовали Хатчинса 2 августа 2017 года в аэропорту Лас Вегаса. В этот момент он возвращался домой в Британию после конференций Black Hat и DEF CON.

Согласно обвинительному заключению, Маркус Хатчинс создал банковские трояны UPAS-Kit и Kronos, а также помогал своему подельнику по части их распространения. Партнер Хатчинса известен под следующими псевдонимами: «Vinny», «VinnyK», «Aurora 123», «Gone with the Wind», «Cocaine» и «Jack of All Trades».

Обвинение утверждает, что свою незаконную деятельность эксперт осуществлял в период с июля 2012 года по сентябрь 2015 года. За все совершенное Хатчинсу грозит в общей сложности 10 лет тюрьмы и $500 000 штрафа.

Сам Маркус Хатчинс опубликовал официальное заявление, согласно которому эксперт раскаивается в содеянном.

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