ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

Центр рассмотрения жалоб на киберпреступления (IC3), входящий в состав ФБР, опубликовал отчёт «2019 Internet Crime Report», в котором приводятся интересные данные относительно потерь от преступлений в цифровом пространстве.

Согласно представленной информации, киберпреступления привели к общим потерям физических лиц и компаний на сумму $3,5 миллиарда. Об этом говорят 467 361 жалоб, полученных IC3 за прошлый год.

По словам представителей, центр получил 4 884 231 с мая 2000 года. В среднем за год приходило около 340 тыс. сообщений, а в день — 1200. По подсчётам экспертов, с 2015 по 2019 год потери от преступлений в киберпространстве составили $10,2 миллиарда.

«Чаще всего физлица и бизнес жалуются на фишинг, мошенничество и вымогательство. К наибольшим потерям приводит взлом корпоративной почты (BEC)», — гласит отчёт IC3.

Глава IC3 Донна Грегори заявила, что в 2019 году злоумышленники сконцентрировались на развитии своей тактики, помогающей избежать детектирования.

«Киберпреступники настолько совершенствуют свой подход, что с каждым годом становится всё сложнее обнаружить их присутствие и отличить легитимное письмо от вредоносного», — подчеркнула 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