В 2020 году кражи со счетов россиян выросли вдвое

В 2020 году кражи со счетов россиян выросли вдвое

В 2020 году кражи со счетов россиян выросли вдвое

Как подсчитала Генпрокуратура, каждый пятый случай кражи в России приходится на  хищение средств со счёта гражданина. В сравнении с 2019 годом за восемь месяцев 2020-го выявили вдвое больше подобных инцидентов.

С января по август 2020 года, по данным Генеральной прокуратуры, в России зафиксировали 107,2 тысяч фактов кражи денег со счетов граждан.

Эпизоды мошенничества с электронными средствами платежа также подросли в два раза. Представители Банка России в беседе с «Известиями» отметили, что активность киберпреступных группировок также усилилась.

За восемь месяцев 2020 года эксперты выявили 20,8 тысяч случаев мошенничества, в котором фигурировали электронные средства платежа. Двукратный рост отметился в 90% регионов, но лидерами стали Саратовская и Омская области.

Центральный банк России тем временем указал на активность киберпреступников, которая также демонстрирует рост в этом году. Тем не менее в ЦБ подчеркнули, что процент успешных атак не вырос в сравнении с 2019 годом.

Кроме того, число мошеннических обзвонов россиян показало, пожалуй, самый резкий скачок — увеличилось в четыре раза. К счастью, злоумышленники не придумали новых схем, а используют зачастую старые уловки, с которыми наш читатель должен быть давно знаком.

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