В Telegram фиксируется рекордное число постов на тему утечек данных

В Telegram фиксируется рекордное число постов на тему утечек данных

В Telegram фиксируется рекордное число постов на тему утечек данных

Positive Technologies изучила киберпреступную активность в каналах и чатах мессенджера Telegram. Оказалось, что большинство сообщений на этой платформе посвящено утечкам пользовательских данных, их покупке и продаже.

Пик такой активности пришёлся на второй квартал 2022 года. В исследовании Positive Technologies отмечается, что количество сообщений злоумышленников начало увеличиваться с 2020 года. В 2021 эта деятельность выросла в 3,5 раза.

Во II квартале эксперты зафиксировали более 27 тысяч постов на эту тему, что стало рекордным показателем (в 2,5 раза больше в сравнении с аналогичным периодом прошлого года). Такие показатели могут быть связаны с массовым переходом киберпреступников с форумов в мессенджеры.

52% сообщений связаны с торговлей пользовательскими данными. Киберпреступным услугам посвящено 29% постов, а распространению вредоносных программ — 15%. Самым популярным зловредом стал знаменитый инфостилер RedLine. Помимо него, фигурируют такие вредоносы, как Anubis, SpiderMan, Oski Stealer, Loki Stealer. Разброс их стоимости — от 10 до 3500 долларов.

В Telegram также обсуждают обналичивание денежных средств и вывод криптовалюты (66% сообщений). DDoS-атакам досталось второе место — 16%.

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