Дирижера вредоносных атак FIN7 отправили за решетку на пять лет

Дирижера вредоносных атак FIN7 отправили за решетку на пять лет

Дирижера вредоносных атак FIN7 отправили за решетку на пять лет

В штате Вашингтон вынесли приговор еще одному участнику криминальной группировки FIN7. За соучастие во взломе чужих сетей и краже платежных данных из PoS-систем гражданин Украины Денис Ярмак наказан лишением свободы на пять лет.

Преступная группа FIN7, она же Carbanak, атакует коммерческие предприятия по всему миру как минимум с 2015 года. Злоумышленники рассылают вредоносные письма сотрудникам компаний – мишеней, проникают в сети и воруют данные банковских карт клиентов для дальнейшего использования или продажи.

В США от действий FIN7 пострадали сотни организаций — в основном сети общепита, представители индустрии гостеприимства и игорные заведения. В общей сложности хакерам удалось украсть данные более 20 млн платежных карт покупателей, использовавших PoS-терминалы в разных штатах; совокупный ущерб от действий данной ОПГ, по оценкам властей, превышает 1 млрд долларов.

Украинец Ярмак, как установило следствие, присоединился к FIN7 в ноябре 2016 года и до ноября 2018-го изготавливал письма-ловушки с вредоносными вложениями, вторгался в чужие владения, отыскивал и выводил информацию о платежах. Он также зачастую выступал в роли координатора атаки, используя софт для управления проектами — такой как JIRA.

Ярмака задержали с подачи ФБР в ноябре 2019 года в Таиланде. В мае 2020-го активного участника налетов FIN7 передали США. В ноябре 2021 года суд заслушал заявление о признании вины по двум пунктам — мошенничество и взлом компьютеров по сговору.

Два подельника Ярмака, Федор Гладырь и Андрей Колпаков, получили свои сроки в прошлом году: первый — 10 лет, второй — семь. Минувшей осенью имя FIN7 прозвучало и в российском суде: во Владимире осудили вирусописателя, предоставившего ОПГ свои инструменты кражи и взлома. Местный житель отделался условным сроком, хотя по закону мог присесть на пять лет.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru