США обвинили украинца в проведении вымогательской атаки на Kaseya

США обвинили украинца в проведении вымогательской атаки на Kaseya

США обвинили украинца в проведении вымогательской атаки на Kaseya

В Далласе, штат Техас, оглашены обвинения, выдвинутые против двух иностранцев в рамках дела о вымогательстве с помощью шифровальщика REvil/Sodinokibi. Один из них, 22-летний гражданин Украины Ярослав Васинский, уже арестован, местонахождение россиянина Евгения Полянина пока неизвестно.

Украинца, известного в Сети под ником Rabotnik, удалось задержать по запросу американских властей 8 октября в Польше. Его заключили под стражу до принятия решения об экстрадиции. Согласно сообщению Минюста США, в оперативно-разыскных мероприятиях приняла деятельное участие полиция Украины.

Молодому человеку инкриминируют проведение множества атак с использованием REvil, в том числе нападение на ИТ-компанию Kaseya, затронувшее полторы тысячи бизнес-структур в разных странах. Вскоре после этой громкой атаки серверы вымогателей были отключены, а мастер-ключ для расшифровки файлов передан пострадавшей стороне — как впоследствии оказалось, не без участия ФБР.

Американские власти также объявили о захвате $6,1 млн в криптовалюте, полученной Поляниным от жертв REvil. По данным следствия, россиянин ответственен за проведение порядка 3000 вымогательских атак, в результате которых пострадавшие суммарно отдали злоумышленникам $13 миллионов.

По оценке американцев, за 2,5 года операторы шифровальщика заразили около 175 тыс. компьютеров и выручили в виде выкупа не менее $200 миллионов.

Васинского и Полянина обвиняют в преступном сговоре, мошенничестве, умышленном нанесении вреда чужой технике, вымогательстве и отмывании денег. По совокупности им грозит до 115 и 145 лет лишения свободы соответственно.

Европол тем временем рапортует об аресте еще двух предполагаемых распространителей REvil. Задержание произвела 4 ноября румынская полиция; по имеющимся данным, эти клиенты преступного сервиса «вымогатель как услуга» (Ransomware-as-a-Service, RaaS) причастны к проведению 5000 вымогательских атак и отъему у жертв 500 тыс. евро.

Аресты проведены в рамках трансграничной операции GoldDust, в которой приняли участие правоохранительные органы 17 стран, в том числе США, Канады, Австралии, Южной Кореи, Филиппин и Кувейта. Экспертную помощь правоохранителям оказали BitDefender, McAfee и Microsoft. В этом году блюстителям правопорядка удалось задержать семерых человек, предположительно причастных к распространению GandGrab и сменившего его REvil.

Чтобы ускорить поимку лидеров ОПГ, госдепартамент США назначил награду в $10 млн за информацию, которая позволит идентифицировать высокопоставленных преступников или определить их местонахождение. За головы рядовых членов ОПГ американцы готовы отдать по $5 миллионов.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru