SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

Многие считают, что мир цифровых валют — настоящий рай для киберпреступников. Дескать, с помощью криптовалюты можно легче отмывать деньги после взлома банков. Однако представители SWIFT утверждают, что это миф.

Роль «виртуальных денег» в киберпреступных махинациях на удивление мала. Гораздо чаще и в гораздо больших объёмах злоумышленники используют традиционные методы отмывания денег.

Подставные компании, денежные мулы, наличка, инвестиции и вложения — всё это больше по душе киберпреступникам.

Тем не менее SWIFT описала несколько примеров отмывания средств с помощью криптовалют, подчеркнув, правда, что такие случаи крайне редки.

Одна киберпреступная группировка, осуществлявшая атаки на банкоматы, конвертировала украденные деньги в цифровую валюту. Была и другая группа из Восточной Европы, участники которой настроили собственную биткоин-ферму.

Последняя группировка использовала украденные у банков деньги для поддержания фермы. Когда злоумышленники попали в руки правоохранителей, SWIFT нашла 15 тыс. биткоинов, что эквивалентно $109 миллионам. Это даёт представление об объёмах, которыми оперировали преступники.

Наконец, согласно отчёту (PDF) SWIFT, цифровые валюты использовала знаменитая кибергруппа Lazarus, операторы которой также конвертировали полученные нечестным путём деньги в криптовалюту.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru