Экс-сотрудник Yahoo, взломавший 6 тыс. аккаунтов, избежал тюрьмы

Экс-сотрудник Yahoo, взломавший 6 тыс. аккаунтов, избежал тюрьмы

Экс-сотрудник Yahoo, взломавший 6 тыс. аккаунтов, избежал тюрьмы

Бывший сотрудник американской корпорации Yahoo Рейес Дэниел Руис сумел избежать тюремного заключения за взлом аккаунтов пользователей. Руис занимался разработкой софта для поискового гиганта.

В сентябре прошлого года экс-сотрудник Yahoo признался, что проник в общей сложности в 6 тысяч учётных записей, принадлежащих пользователям сервисов компании. Инцидент, как известно, произошёл в 2018 году.

По результатам судебного заседания 35-летнего Руиса приговорили к пяти годам условно. В суде разработчик программ признался, что взломал аккаунты с целью найти откровенные фотографии и видеозаписи девушек.

При вынесении приговора суд учёл, что Руис ранее не привлекался по уголовным статьям. Также выяснилось, что бывшего сотрудника Yahoo интересовали учётные записи молодых женщин, коллег и друзей.

Согласно материалам дела, Руис выкрал от 1 до 4 тыс. фотографий и видеозаписей, что в сумме весило 2 Тб.

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