Мужчина из Аризоны украл $300 тыс в криптовалюте, выдав себя за водителя такси

cryptonews.ruОпубліковано о 2023-04-16Востаннє оновлено о 2024-12-16

Мужчина, выдававший себя за водителя Uber в Скоттсдейле, штат Аризона, был арестован после того, как украл в общей сложности $300 000 долларов в криптовалюте у двух ничего не подозревающих пассажиров.

Согласно отчету Fox10 Phoenix от 12 декабря, полицейское управление Скоттсдейла заявило, что Нурухусейн Хусейн заманивал жертв, ожидавших снаружи отеля W в Скоттсдейле в марте и снова в октябре, выдавая себя за заказанное ими в Uber такси и обращаясь к ним по имени.


Нурухусейн Хусейн подобрал двух жертв возле отеля W в Скоттсдейле и выманил у них 300 000 долларов в криптовалюте. Источник: Google

Полиция сообщает, что Хусейн, оказавшись в машине, попросил у пассажира телефон, якобы потому, что его устройство было сломано. Во втором случае Хусейн предложил устранить неполадки в приложении Uber после того, как пассажир спросил, почему оно показывает, что водитель еще не приехал.

Предполагается, что Хусейн затем использовал телефон своего пассажира, чтобы взломать его счета Coinbase, переведя криптовалюту с телефона на телефон и затем в холодное хранилище. В судебных документах не говорится, откуда Хусейн узнал имена пассажиров.

По словам прокуроров, Хусейн угрожал одной из жертв, когда она заподозрила неладное, и попросила вернуть телефон, сказав ей «успокоиться, иначе случится что-то плохое».

Хусейн был арестован детективами Скоттсдейла и специальными агентами Секретной службы США 11 декабря по обвинению в краже, мошенничестве и отмывании денег.

Прокуроры успешно подали ходатайство судье о залоге в размере 200 000 долларов и электронном мониторинге, если Хусейн сможет выплатить залог за свое освобождение. Власти говорят, что расследование продолжается.

Хусейну также запретили пользоваться интернетом и выезжать за границу после того, как прокуроры успешно доказали, что существует риск уничтожения «дополнительных доказательств» или побега обвиняемого в Эфиопию, где, как сообщается, он часто бывает. Хусейн должен вернуться в суд 18 декабря.

По данным GitHub, за последний год в разных странах было зафиксировано не менее 19 случаев офлайн-грабежа криптовалюты, по сравнению с 17 в 2023 году и 32 в 2021 году.

На онлайн-платформе перечислены случаи личной кражи криптовалюты, начиная с 2014 года, когда неизвестный звонивший якобы пытался вымогать у компьютерного ученого и криптографа Хэла Финни 1000 BTC, которые на тот момент стоили 400 000 долларов.

В последнем зафиксированном инциденте 3 декабря воры в Мельбурне, Австралия, проехали через окно торгового центра и скрылись с биткоин-банкоматом. Позже полиция Мельбурна обнаружила банкомат в парке, вскрытый и горящий.

Пов'язані матеріали

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit6 год тому

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit6 год тому

Торгівля

Спот
活动图片