ИГИЛ продвигало мошенническую схему с масками через Facebook

ИГИЛ продвигало мошенническую схему с масками через Facebook

ИГИЛ продвигало мошенническую схему с масками через Facebook

Министерство юстиции США выяснило, что ИГИЛ (запрещённая в России террористическая организация) использовала на страницах Facebook мошеннически схему, нацеленную на нуждающихся в защитных масках людей и медицинских учреждений.

Речь идёт об онлайн-магазине FaceMaskCenter[.]com, владельцы которого убеждают людей в том, что у них есть сотни тысяч масок N95 (класс защиты FFP2).

Как выяснил впоследствии Минюст США, маски совершенно не соответствовали заявленному классу защиты. Более того, онлайн-магазином FaceMaskCenter управлял известный посредник ИГИЛ — Мурат Какар.

Террористическая группировка использовала в общей сложности четыре страницы на площадке Facebook (некоторые из них функционируют по сей день). По словам представителей Минюста, с помощью соцсети Какар пытался продать сто тысяч масок некоему американскому клиенту.

 

Неназванный покупатель якобы хотел передать средства индивидуальной защиты домам престарелых, больницам и пожарным частям.

Оказалось, что FaceMaskCenter действовал с 1996 года. По понятным причинам в период пика пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 продажи проекта ИГИЛ взлетели. Однако спецслужбы США всё равно добились закрытия FaceMaskCenter.

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