В метро Санкт-Петербурга произошел сбой в системе оплаты проезда

В метро Санкт-Петербурга произошел сбой в системе оплаты проезда

В метро Санкт-Петербурга произошел сбой в системе оплаты проезда

В Санкт-Петербурге утром 4 сентября произошёл масштабный сбой в системе оплаты проезда в метро. Практически с момента открытия подземки пассажиры столкнулись с проблемами при оплате — привычные способы с использованием банковских, социальных и транспортных карт оказались недоступны, и воспользоваться можно только кассами.

Как сообщает издание «Фонтанка», сбой начался практически сразу после запуска поездов.

Работает лишь оплата жетонами: ни банковская, ни социальная, ни транспортная карты не принимаются. В результате даже льготникам приходится приобретать жетоны, а постоянные пользователи транспортных карт вынуждены переплачивать за поездку.

Больше всего жалоб поступает со станций «Проспект Ветеранов», «Парнас», «Девяткино», «Комендантский проспект», «Проспект Просвещения», «Пионерская», «Нарвская». Особенно сложная ситуация наблюдается на станциях с малым количеством касс, где образуются значительные очереди.

Причины сбоя пока неизвестны. По состоянию на 7:30 утра проблемы сохранялись.

Напомним, 31 марта аналогичные трудности возникли и в московском общественном транспорте. Тогда проезд по картам оставался доступен, но пополнить баланс через автоматы было невозможно. Не работали сайт и мобильное приложение метрополитена, а также возникли перебои с оплатой на наземном транспорте.

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

В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

Выпускник Физтеха разработал алгоритм машинного обучения, позволяющий выявить и заблокировать сибил-аккаунты, созданные мошенниками для кражи криптовалютных токенов, которые бесплатно раздают в рамках рекламных акций.

Разработка протестирована на 2,5 млн криптокошельков и показала точность обнаружения фальшивок 90% — в два раза выше аналогов, используемых в криптоиндустрии с целью защиты airdrop-кампаний от атак злоумышленников.

Для незаконного получения вознаграждений, предлагаемых при продвижении криптопроектов, мошенник может создать целую сеть фейковыз кошельков (сибил-аккантов). Подобные злоупотребления искажают метрики, провоцируют падение курса токенов и в итоге подрывают доверие к проекту.

«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности до сетевых связей между кошельками, — пояснил автор дипломной работы Алексей Саплин. — Это позволяет выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов. Алгоритм показал точность 90%, а большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45–60%».

Тестирование разработки проводилось в рамках открытого конкурса, организованного Layer Zero, благодаря этому проект смог аннулировать несправедливое распределение токенов на сумму $10,2 миллиона.

Созданный Саплиным ML-алгоритм можно заточить и под другие криптопроекты; в МФТИ уже ведутся работы в этом направлении. Сам автор собирается продолжить исследования в аспирантуре и надеется, что ему в итоге удастся создать универсальный инструмент выявления мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.

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