В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

В Рязани судят взломщиков сайтов, укравших данные 159 тыс. платежных карт

Сотрудники МВД России закончили предварительное расследование деятельности ОПГ, воровавшей платежные данные из интернет-магазинов. Уголовное дело о краже реквизитов 159 тыс. банковских карт передано в Советский суд Рязани для рассмотрения по существу.

По версии следствия, в период с октября 2017 года по июнь 2023-го участники криминальной группировки взламывали сайты магазинов, получали доступ к базам данных и с помощью специализированной программы (видимо, веб-скиммера) воровали конфиденциальную информацию, вводимую покупателями в формы для заказов.

Украденные данные проверялись на актуальность, а затем выставлялись на продажу в даркнете. Год назад преступную деятельность удалось пресечь.

Оперативно-разыскные мероприятия проводились при участии ФСБ; на территории Рязанской и Ростовской областей проведено шесть арестов и обыски. Изучение изъятых устройств и документов показало, что взломщикам суммарно удалось украсть данные 159 210 платежных карт.

Подельников обвиняют в неправомерном обороте средств платежей и использовании вредоносных программ (статьи 187 и 273 УК РФ). Поскольку главарь пошел на сделку со следствием, согласившись сотрудничать, его дело выделено в отдельное производство.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru