Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Хакер получил шесть лет за мошенничество в составе ОПГ

Сбежавшего 4 года назад хакера осудили на шесть лет. Артем Мазуренко сначала проходил свидетелем по громкому делу кибермошенников, похитивших у банков миллиард рублей. Побег “утяжелил” наказание.

Приговор Артему Мазуренко огласила на днях судья Басманного суда столицы Валентина Левашова, пишет “Ъ”. Процесс над ним продолжался с февраля, а сама история тянется еще с 2018 года. Тогда судили киберпреступную группу, похитившую у крупных банков более миллиарда рублей. Организатор ОПГ Юрий Лысенко получил 13 лет колонии.

Всего по делу проходили 13 человек. Двое, Артем Мазуренко и Антон Екименко, находившиеся под подпиской о невыезде, сбежали и были объявлены в розыск. Мазуренко поймали и поместили в СИЗО-4 “Медведь” в мае прошлого года, Екименко — чуть позже.

Басманный суд признал Мазуренко виновным в совершении особо крупного мошенничества в сфере компьютерной информации (ч. 4 ст. 159.6 УК РФ), а также участии в организованном преступном сообществе (ч. 2 ст. 210 УК РФ).

По данным “Ъ”, в ходе прений сторон представители гособвинения просили приговорить обвиняемого к восьми годам лишения свободы в колонии общего режима, штрафу в 250 тыс. руб. и ограничению свободы на срок десять месяцев после отбытия наказания.

По словам адвокатов, Мазуренко еще во время следствия много лет назад вполне мог рассчитывать на переквалификацию в статус свидетеля, так как играл незначительную роль в группировке.

Решение сбежать в 2018 году “было в корне неверным” и “отягчившим положение”. И именно из-за этого “возможности для защиты были невелики”, а потому адвокат рекомендовал Мазуренко согласиться с предъявленным обвинением в полном объеме. В итоге ему было назначено шесть лет колонии общего режима.

По данным следователей МВД, доводы которых потом подтвердили суды, в 2014 году Юрий Лысенко создал киберпреступную группу, которая сначала занималась “очисткой” счетов обычных клиентов банков. Хакеры использовали вредоносную программу и уязвимости в защите коммерческих структур.

По подсчетам следствия, было похищено более 1 млрд руб.

Вторым источником заработка стала установка на банкоматы специальных устройств, позволяющих управлять процессом выдачи банкнот.

От действий киберпреступников пострадали Промсвязьбанк, банки “Зенит”, “Траст”, “Уралсиб” и другие. Громкие задержания подозреваемых начались летом 2015 года.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru