Гражданин России задержан в Сингапуре по обвинению в мошенничестве с криптовалютами — США требуют экстрадиции

cryptonews.ruPublié le 2025-03-05Dernière mise à jour le 2025-10-06

В Сингапуре 3 октября задержали гражданина России по запросу США. Американская сторона намерена добиться его экстрадиции по обвинениям в нарушении законодательства о кибермошенничестве. Об этом сообщило российское посольство в Сингапуре, которое держит ситуацию на контроле и поддерживает связь с окружением задержанного. Имя арестованного официально не раскрывается.

Два арестованных или один?

Финансовый блогер и юрист Михаил Жуховицкий утверждает, что задержанных может быть двое. Оба — россияне, приехавшие на криптовалютную конференцию в Сингапуре. Еще один участник, по его словам, избежал ареста из-за болезни. Российское посольство подтвердило требование США об экстрадиции, но информацию о втором возможном задержанном не комментировало.

По данным Telegram-канала Baza, задержанным может быть бизнесмен Алекс Кано, настоящее имя которого — Александр Ласкин (Alexander Laskin). С 2014 года он издавал журнал «Русский Сингапур», руководил компаниями Ural Asia Pte, Zapad Invest и Gazbank, а также входил в совет директоров Сингапурской ассоциации медиа-издателей. Его связывают с сетью по обходу санкций через криптовалюту.

Жуховицкий провел параллели с делом Алексея Андрюнина (Alexey Andryunin), основателя компании Gotbit, который был арестован в Португалии в октябре 2024 года. Андрюнина экстрадировали в США в феврале 2025 года. В марте он признал вину по обвинениям в мошенничестве, манипуляции рынком криптовалют и отмывании денег. Приговор оказался мягким — дополнительного срока сверх уже отбытого ему не назначили. Жуховицкий предположил, что подобные аресты помогают США формировать «обменный фонд» для будущих обменов заключенными. Он рекомендовал российским специалистам воздержаться от поездок за границу.

Реакция в соцсетях

Тема вызвала обсуждения в соцсети X. Пользователи отмечают риски для россиян на зарубежных конференциях, даже при отсутствии реальных нарушений. Некоторые считают, что США стремятся контролировать крипторынок, который угрожает долларовой системе. В постах звучат предупреждения о «заманивании» россиян для арестов и призывы быть осторожными при поездках с российским паспортом.

Подобные случаи не единичны. Россиян задерживали в разных странах за предполагаемые криптопреступления — от отмывания денег до обхода санкций. RT собрал информацию на основе заявлений посольства и комментариев Жуховицкого, акцентируя внимание на теории «обменного фонда». Однако официально посольство знает только об одном задержанном.

История иллюстрирует напряженность в отношениях между Россией и США в области кибербезопасности и криптовалют. Экстрадиция остается ключевым инструментом американской стороны в преследовании лиц, обвиняемых в нарушениях законодательства.

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