ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

Отдел ФБР, занимающийся киберпреступлениями (IC3), опубликовал отчет «2018 Internet Crime Report», согласно которому за прошлый год потери от преступлений в киберпространстве составили $2,7 миллиардов. О такой цифре говорят 351 936 жалоб, полученных IC3 в 2018 году.

IC3 начал свою работу в мае 2000 года, с этого момента он получил 4 415 870 жалоб на киберпреступления — это около 300 000 жалоб ежегодно. Согласно этим данным, в период с 2014 по 2018 год преступления в цифровом мире стали причиной потери $7,45 миллиардов.

В 2018 году отдел ФБР получал более 900 жалоб ежедневно. Большая часть из них касалась мошеннических действий, вымогательства и утечек персональных данных. Самые большие убытки приносит взлом корпоративной почты, а также различные мошеннические схемы.

«Наш отчет (PDF) за 2018 год показывает, насколько распространены киберпреступления в настоящее время. Также отчет отражает, насколько существенны потери от таких преступлений — жертвой может стать любой человек, устройство которого подключено к Сети», — говорит глава IC3 Донна Грегори.

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