Кибермошенники украли $20 млн с помощью бреши в платёжной системе Revolut

Кибермошенники украли $20 млн с помощью бреши в платёжной системе Revolut

Кибермошенники украли $20 млн с помощью бреши в платёжной системе Revolut

Злоумышленники использовали неизвестную уязвимость в платёжной системе Revolut, что помогло им украсть более 20 миллионов долларов, принадлежащих компании. Как отмечают исследователи, инцидент произошёл в начале 2022 года.

О краже стало известно только сейчас благодаря изданию Financial Times, которое опирается на несколько неназванных источников, якобы знакомых с ситуацией.

Судя по всему, уязвимость находилась где-то между американской и европейской системами Revolut. Это привело к «возмещению средств» из собственных денег компании.

Несмотря на то что о проблеме было известно ещё в конце 2021 года, киберпреступные группировки успели воспользоваться ей. Алгоритм был достаточно прост: злоумышленники заставляли людей совершать дорогостоящие покупки, после чего отказываться от них. Возвращённые суммы денег потом снимались через банкоматы.

В общей сложности кибермошенникам удалось украсть около 23 миллионов долларов. А чистыми убытками киберинцидент стоил компании приблизительно 20 миллионов долларов.

Интересно, что буквально на днях Интерпол сообщил об аресте одного из ключевых участников кибергруппировки OPERA1ER. Группа как раз специализировалась на финансовых учреждениях.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru