В даркнете обнаружили данные более 100 тыс. банковских карт россиян

В даркнете обнаружили данные более 100 тыс. банковских карт россиян

В даркнете обнаружили данные более 100 тыс. банковских карт россиян

Специалисты в области кибербезопасности предупреждают о сливе данных более ста тысяч карт российских кредитных организаций. По словам экспертов, злоумышленники даже пытались массово списать деньги со счетов клиентов банков.

Оперировать скомпрометированной информацией киберпреступники пытаются последние три дня. Как отметили в компании Infosecurity, которую цитирует «КоммерсантЪ», неизвестные слили данные более 100 тыс. карт на безвозмездной основе.

Известный специалист Ашот Оганесян заявил, что в последние несколько дней ему попалось как минимум одно предложение о продаже утёкших сведений. Позже соответствующее объявление на форуме, которое разместил англоязычный пользователь, было удалено за нарушение правил площадки.

Представитель компании RTM Group Евгений Царев подчеркнул, что попытки списать средства россиян наблюдаются с 26 февраля, а сами утечки произошли гораздо раньше. На фоне возможной потери денег клиентов российские банки начали усиливать системы защиты и переходить на отечественные продукты.

В целом можно сделать вывод, что злоумышленники пытаются оперативно монетизировать базы, утечка которых произошла сравнительно давно, считают эксперты. На это указывают попытки делать переводы даже с заблокированных карт или карт с истёкшим сроком годности.

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