Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Дело школьного хакера из Новосибирска может не дойти до повторного суда

Прокуратура Новосибирской области сообщила о том, что срок повторного расследования нашумевшего дела «школьного хакера» из Новосибирска, который обвиняется по ч. 1 ст. 272 УК РФ (неправомерный доступ к охраняемой законом компьютерной информации) за исправление оценок себе и одноклассникам в электронном дневнике Дневник.ру, закачивается через 11 дней.

«Формально признаки состава преступления там полностью наличествуют. Но я думаю, будут приняты меры по ненаправлению дела в суд. То, что он (Жоглик) виноват, что дал пример другим не очень хороший, обелять его нельзя. Но он совершил скорее проступок. И если дело дойдет до прокурора, то прокурор подходить будет очень взвешено», — цитируют прокурора Новосибирской области Владимира Фалилеева.

Напомним, что в ноябре прошлого года суд Советского района Новосибирска приступил к рассмотрению резонансного дела 18-летнего Владимира Жоглика. Еще будучи учеником 11-го класса гимназии №5, он исправлял оценки себе и одноклассникам в электронном дневнике.

По версии следствия, Владимир Жоглик исправлял плохие оценки на хорошие в течение месяца весной 2016 года. Затем изменение отметок в электронной ведомости заметили учителя и обратились в полицию.

Максимальное наказание по статье, которая вменяется Жоглику предусматривает два года лишения свободы. В декабре прошлого года суд вернул дело в прокуратуру Советского района, поскольку в обвинении не было указано, какой именно вред нанес школьник учебному заведению.

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

Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Эксперты «Лаборатории Касперского» выявили несколько кампаний по распространению вредоносных программ через сайты, имитирующие популярные нейросети — преимущественно DeepSeek и Grok. Зловредные ресурсы продвигаются через социальную сеть X (ранее Twitter).

Атаки были нацелены на пользователей из различных стран, включая Россию. Первая группа сайтов распространяла ранее неизвестный зловред типа стилер под видом клиента DeepSeek (версий V3 и R1).

На поддельных сайтах отсутствовал функционал чата, вместо этого пользователям предлагалось скачать архив с программой для Windows. После запуска загруженного файла стилер мог похищать данные из браузеров (cookie, сессии), логины и пароли от почты, игровых аккаунтов и других сервисов, а также информацию о криптокошельках. Позже злоумышленники изменили приманку, начав использовать нейросеть Grok, однако схема распространения зловреда не изменилась.

Вторая группа поддельных ресурсов использовала географическое ограничение: пользователям из России демонстрировалась заглушка, а при обращениях из Европы показывалась страница, имитирующая сайт DeepSeek, с предложением скачать программу или запустить чат-бот.

При выполнении любого действия на таких сайтах скачивался вредоносный инсталлятор, запускавший PowerShell-скрипт, который позволял злоумышленникам получить доступ к компьютеру жертвы.

Третья группа сайтов была ориентирована на продвинутых пользователей. Здесь зловред маскировался под фреймворк Ollama, предназначенный для локального запуска крупных языковых моделей вроде DeepSeek. Вместо заявленного инструмента устанавливался бэкдор, предоставляющий злоумышленникам удалённый доступ к устройству жертвы.

«В этих кампаниях примечательны как сами зловреды, так и методы распространения поддельных сайтов. Например, одна из ссылок была опубликована в соцсети X под видом сообщения от австралийской компании и набрала более миллиона просмотров, значительная часть репостов была сделана ботами. Для привлечения пользователей атакующие также применяют техники тайпсквоттинга, рекламные кампании через партнёрские программы и рассылку ссылок в мессенджерах», — отметил Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского».

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