Казначейство США ввело санкции против группы ополченцев Мьянмы за предполагаемые мошенничества с криптовалютой

cryptonews.ruPublié le 2025-03-06Dernière mise à jour le 2025-05-06

Министерство финансов США ввело санкции против группы ополченцев Мьянмы, известной как Каренская национальная армия (KNA), обвинив ее в мошенничестве с криптовалютой и другой преступной деятельности.

Согласно пресс-релизу агентства от 5 мая, Каренская национальная армия организовала множество мошенничеств с криптовалютой, включая печально известные романтические аферы, также называемые «забой свиней», которые все больше и больше заманивают жертв вкладывать в поддельные криптосхемы. Американцы «коллективно потеряли миллиарды долларов» из-за мошенничеств, подобных тем, что исходят из Мьянмы, говорится в пресс-релизе, без указания суммы.

«Сегодня Управление по контролю за иностранными активами Министерства финансов США (OFAC) ввело санкции против Каренской национальной армии (KNA), военизированной группировки в Бирме, как транснациональной преступной организации, вместе с лидером группировки Со Чит Ту и его двумя сыновьями, Со Хту Э Му и Со Чит Чит, за их роль в содействии кибермошенничестве, торговле людьми и трансграничной контрабанде, которые наносит вред гражданам США», — говорится в пресс-релизе.

Многие международные организации, включая США, продолжают ссылаться на «Бирму», прежнее название страны, чтобы продемонстрировать, что они не признают военные режимы, которые находились у власти в разное время после переворота 1989 года, в ходе которого военные изменили название на Мьянму. KNA действует на юго-востоке Мьянмы, вдоль границы с Таиландом.

Управление по контролю за иностранными активами (OFAC) Министерства финансов США за последние несколько лет ввело многочисленные санкции против криптопреступников, включая террористические группы на Ближнем Востоке, подразделения по борьбе с киберпреступностью, работающие за рубежом, и ориентированные на конфиденциальность криптотехнологии, такие как Tornado Cash.

Криптомошенничество нацелено на жителей США

По данным Федерального бюро расследований (ФБР), в 2024 году из-за криптомошенничества американцы потеряли 9,3 млрд долларов, примерно на 66% больше, чем в 2023 году. Наиболее пострадавшая группа — это люди старше 60 лет, которые сообщили о совокупном убытке в размере 2,8 млрд долларов.

Аферы с забоем свиней известны своим значительным влиянием на жертв как в криптовалютном пространстве, так и за его пределами. Афера представляет собой долгосрочное финансовое мошенничество, при котором мошенники постепенно завоевывают доверие жертв, часто через социальные сети или платформы обмена сообщениями, прежде чем убедить их инвестировать в поддельные или манипулируемые криптосхемы. По данным TRM Labs, компании, занимающейся блокчейн-разведкой, в 2023 году эти мошенничества составили более 4,4 млрд долларов, украденных в 2023 году.

Согласно пресс-релизу Министерства финансов, этот тип мошенничества в настоящее время распространен в Юго-Восточной Азии, в основном с участием жертв торговли людьми. Каренская национальная армия предположительно занимается организацией как мошенничеств с забоем свиней, так и сетями торговли людьми, что позволяет им действовать в больших масштабах.

Lectures associées

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

DeepSeek a annoncé une mise à jour majeure de son modèle DeepSeek-V4-Pro avec le lancement de DSpark, un nouveau cadre de décodage spéculatif (Speculative Decoding) open source, accompagné de l'infrastructure complète DeepSpec. Cette mise à jour, axée sur l'ingénierie et non sur les capacités fondamentales du modèle, vise à accélérer considérablement l'inférence des LLM en production. Le cœur de DSpark est l'introduction d'une **génération semi-autorégressive**. Cela combine la génération parallèle à haut débit d'un modèle "brouillon" léger avec une modélisation des dépendances entre tokens pour améliorer le taux d'acceptation. De plus, un système de **vérification planifiée par confiance et conscient du matériel** (Confidence-Scheduled Verification) évalue dynamiquement la probabilité que chaque token généré soit accepté par le modèle cible. Il adapte ainsi la longueur de vérification en temps réel pour optimiser l'utilisation des ressources GPU, notamment en charge élevée. Les résultats sont significatifs : face aux méthodes de pointe comme Eagle3 et DFlash, DSpark augmente la longueur moyenne de tokens acceptés de 26.7% à 30.9% et de 16.3% à 18.4% respectivement sur les modèles Qwen3. En déploiement réel, par rapport à la génération token par token précédente (MTP-1), **DSpark améliore la vitesse de génération pour l'utilisateur de 60% à 85% pour le modèle Flash et de 57% à 78% pour le modèle Pro**, à débit total constant. Le projet open source **DeepSpec** fournit une stack complète pour entraîner et évaluer des modèles brouillons pour le décodage spéculatif, supportant actuellement les algorithmes DSpark, DFlash et Eagle3, ainsi que les familles de modèles cibles Qwen3 et Gemma.

marsbitIl y a 6 h

Il y a quelques instants, DeepSeek V4 a mis à jour DSpark, augmentant la vitesse d'inférence de 80 %

marsbitIl y a 6 h

Trading

Spot
活动图片