Государственный департамент США в рамках программы Rewards for Justice объявил награду в размере до 10 млн долларов за помощь в идентификации лиц, пытающихся повлиять на результаты выборов с помощью «незаконной киберактивности».

Под этим термином подразумеваются атаки на причастных к процессу грядущих президентских выборов должностных лиц, избирательную инфраструктуру, кандидатов в президенты, а также их штабы. Сведения о каких-либо других хакерах не принимаются для участия в данной программе.

«Иностранные противники могут использовать вредоносные кибероперации против избирательной инфраструктуры, включая базы данных регистрации избирателей и машины для голосования, чтобы помешать проведению выборов в США. Противники также могут проводить вредоносные кибероперации против политических организаций или кампаний в США с целью похищения конфиденциальной информации с последующей её публикацией ради подрыва репутации политических организаций или кандидатов», – сообщил Госдепартамент.

6 августа, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

15.07.2026
ЕК подозревают в организации цензуры интернета и всеобщей слежки
15.07.2026
Apple обвинила OpenAI в краже коммерческих секретов
15.07.2026
Подтверждена совместимость ПО АЛЬПА и комплекса InfoDiode
15.07.2026
VK, MAX и СОРМ-поставщики попали под евросанкции
15.07.2026
Данные о регистрации и авторизации — на полку
15.07.2026
Банк России выступил против «тёмных паттернов» геймификации
14.07.2026
Европа требует от Цукерберга поменять архитектуру его платформ
14.07.2026
Anthropic вызвала недовольство клиентов из-за слежки
14.07.2026
Прогноз: Цифровой рубль повлияет и на условия по традиционным финпродуктам
14.07.2026
За каждым IP-адресом должен стоять конкретный пользователь

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных