Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранская правительственная кибергруппировка APT35 случайно раскрыла один из своих серверов, на котором хранились около 40 Гб видеозаписей и других файлов, связанных с операциями группы.

На незащищённый сервер наткнулась команда исследователей IBM X-Force IRIS. Впоследствии выяснилось, что он принадлежит APT35 и содержит информацию о доменах, которые контролирует группировка.

APT35 известна и под другими именами: ITG18, Charming Kitten, Phosphorous и NewsBeef. Её сервер был полностью открыт на протяжении трёх дней, что позволило специалистам подробно изучить его содержимое.

«Благодаря неправильной конфигурации сервер с 40 Гб данных об операциях киберпреступников остался незащищённым. Это позволило нашей команде найти видеозаписи общей длительностью пять часов, на которых запечатлены тренировки APT35», — объясняет X-Force IRIS в отчёте.

На одних видео демонстрировался процесс извлечения данных (контактов, изображений и файлов) из различных аккаунтов. На других — запечатлены примеры удачных атак против ВМС США.

Среди записей специалисты нашли и примеры провалившихся операций APT35. Например, злоумышленники не смогли взломать системы Государственного департамента США.

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