Сбербанк остановил массовые списания денег с банковских карт россиян

Сбербанк остановил массовые списания денег с банковских карт россиян

Сбербанк остановил массовые списания денег с банковских карт россиян

Представители Сбербанка заявили, что кредитная организация остановила крупную кибератаку, нацеленную на банковские карты россиян. По словам заместителя председателя правления Станислава Кузнецова, атака шла со стороны украинского разработчика софта для мобильных устройств.

Как отметил Кузнецов, киберкампанию зафиксировали сразу после начала спецоперации. В частности, речь идёт о массовом списании денежных средств с банковских карт граждан.

«Число попыток списания денег доходило до десятка тысяч в минуту. По нашей информации, атака шла со стороны одной из украинских компаний, занимающейся разработкой мобильных приложений», — передаёт «РИА Новости» слова зампреда Сбербанка.

Также Кузнецов уточнил, что у компании в распоряжении было около 50 различных официальных приложений, которые, несмотря на требования международных платёжных систем, хранили данные банковских карт клиентов.

Как правило, такой софт предлагал платные планы питания, фитнес-программы и т. п. После начала спецоперации компания решила списать средства у всей пользовательской базы. В общей сложности Сбербанк отклонил несколько сотен тысяч попыток списания денег с карт россиян.

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