連邦当局は、ランサム交渉担当者による ShinyHunters の金銭要求サイト運営を疑っている

2026/10/21 7:21

連邦当局は、ランサム交渉担当者による ShinyHunters の金銭要求サイト運営を疑っている

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要約▶

Japanese Translation:

結論:

調査は驚くべき事実を明らかにしており、主要なランサムウェア集団「ShinyHunters」が、その伸縮サイトの管理を担当する米国の企業やカナダの企業のトップ経営者から直接的な支援を受けていることが判明した。従来の助言とは異なり、これらの仲介人は積極的に交渉を促進し、場合によっては被害者よりも先に機密データの窃取の詳細を知っていることもある。あるカナダの経営者は、脅迫される前に政府機関のファイルが盗まれていたことをFBIに報告しなかった。この深い協力関係は2019年以来進化しており、殺人依頼計画を含む計画や、「Rey」のような現在の指導者を「Ghostbyte」であるDaniel Tobokなどの以前の人物と結びつけるものも含まれている。

このスキャンダルは業界内で重大な利益相反の問題を浮き彫りにしている:ランソムの一部割合を受け取る仲介人は、攻撃を止めるのではなく、結果としてより高い支払いを促すように無意識に動機付けられる可能性がある。起訴はEdward Dubrovskyのような個人や未起訴の米国コンサルタントを対象としており、企業の過失か積極的な共犯が深刻な法的結果をもたらすことを示している。当局は被害者にランソムの支払いを行わないよう明確に警告しており、データは通常二次的な伸縮のために利用可能であり続けるためである。最終的に、この事件は以前会社を支援していた交渉サービスに対する信頼を破壊しており、一部のサイバー犯罪ネットワークが効果的に動作するためには内部の経営者への依存が不可欠であることを証明している。

Text to translate:

Summary: A disturbing investigation reveals that major ransomware group ShinyHunters receives direct support from high-level executives at U.S. and Canadian firms who manage its extortion websites. Unlike traditional advice, these intermediaries actively facilitate negotiations, sometimes knowing sensitive data theft details before the victims do. One Canadian executive failed to alert the FBI regarding stolen agency files prior to their threatened release. This deep collaboration has evolved since 2019, involving plans for murder-for-hire and linking current leaders like "Rey" to former figures such as Daniel Tobok ("Ghostbyte").

The scandal highlights a critical conflict of interest within the industry: negotiators charging percentages of ransoms may inadvertently incentivize higher payments rather than stopping attacks. Prosecutions are now focusing on individuals like Edward Dubrovsky and uncharged U.S. consultants, demonstrating that corporate negligence or active collusion carries severe legal consequences. Authorities explicitly advise victims against paying ransoms, as data often remains accessible for secondary extortion. Ultimately, this case destroys trust in negotiation services that previously assisted companies, proving that some cybercriminal networks rely entirely on insider executives to operate effectively.

本文

シャイニーハンターズ・ハック事件と暗号化犯罪エコシステムの闇:FBI 捜査の焦点

1. シャイニーハンターズの背景と FBI の捜査状況

  • 工作団体の概要
    • ハッキング集団**「シャイニーハンターズ(ShinyHunters)」は、2019 年よりフランス在住のサイバー犯罪者によって操られ、近年はヨルダンのアンマン在住の若年層ハッカー「レイ(Rey)」**が掌握する権限を行使しています。
    • FBI は今年だけで同集団に対して7,000 万ドル以上の身代金要求が発生していると確認しています。
    • 9 月末、シャイニーハンターズは FBI の採用サイト(
      fbijobs.gov
      )をハックし、医療記録、精神健康記録、社会保険番号など1,000 人以上の従業員の機密データを公開する脅威を行ってきました。
    • これを受け、FBI は異常なスピードでレイ氏や関係者の逮捕・拘束を進めており、レイ氏は既にヨルダン当局に拘束され FBI と協力している状態です。

2. 関連企業の幹部とランサムウェア交渉業者の逮捕

  • シャイニーハンターズと密接な関係にある企業
    • FBI の捜査により、シャイニーハンターズの運営を支援し、被害者に身代金支払いを促すウェブサイトを提供していた2 件のランサムウェア交渉企業の幹部が特定されました。
  • エドワード・ドラボフスキー氏(Edward Drahovsky)の逮捕
    • 10 月 9 日付でカナダのサイバーセキュリティ企業経営者(54 歳)であるドラボフスキー氏が逮捕されました。
    • 彼はサイバー恐喝対策本の刊行を通じてハッカーと接することを推奨する活動を行っていた疑いが持たれています。
    • 告訴される罪状:
      • 盗まれたデータやハッキングされたデータの公開を脅迫すること。
      • 恐喝を通じて州間商取引を妨げる行為。
  • ドラボフスキー氏の疑惑
    • FBI サーバーから高度な機密データを抜き取っており、シャイニーハンターズがその存在を知っていた上で報告しなかった疑いがあります。
    • シャイニーハンターズは X(旧 Twitter)を通じて FBI 職員の個人ファイルを公開する脅威を行いました。

3. 「SHINYWIRE」としての恐喝ウェブサイトと被害状況

  • 廃止された恐喝サイト「shinywire[.]com」
    • 2026 年 5 月 3 日〜10 月 16 日の間稼働し、シャイニーハンターズがハッキングした約 100 の組織に対するエントリがありました。
    • サイト上の脅迫内容:
      • 「7 日間以内に協応や交渉に応じない場合、全ての盗まれたデータを公開する」。
      • インテュイティブ・サージカル社(Intuitive Surgical)など医療技術企業に対する恐喝要求が行われました。
    • 運営への関与: アメリカに所在する大手コンサルティング企業の経営者(1,000 人以上の社員を抱える著名企業)が運営に積極的に関与していたと疑われています。

4. ビジネスパートナー間の対立:ドラボフスキー氏 vs トビオク氏

  • 法廷争議の背景
    • ドラボフスキー氏は、他業界の経営者に対する「破壊」キャンペーンの犠牲者だと主張し、本年オンタリオ州でトビオク(Daniel Tobok)氏に対する訴訟を提起しました。
    • 両者の関係:
      • 2017 年: ビジネスパートナーとなりサイファー(Cypfer)を共同で発展。
      • 2024 年: 関係悪化。ドラボフスキー氏はトビオク氏の「独断的なビジネス判断」や業務排除を非難。
  • 両者の主張
    • ドラボフスキー氏: サイファーの創業者である虚偽の主張を行い、株主ではないことを指摘。
    • トビオク氏:
      • ドラボフスキー氏が機密情報にアクセスし、他社(CyberSteward Inc.)での勤務を通じて不正競争を行っていると告発。
      • ドラボフスキー氏がサイファーの創業者である主張を否定。

5. ゴーストバイト(Ghostbyte)と過去のハック事件への関与

  • ゴーストバイトというニックネーム
    • トビオク氏は 8 年前までランサムウェア配布者として「ゴーストバイト」と呼ばれていました。
    • 2016 年: カナダ企業に対しロシア語系ランサムウェアアフィリエイトプログラム「ダルマ(Dharma)」がハックした事件で、被害者への支払い保証を主張する際、カナダの IT 企業との連絡を推奨していました。
  • 通信経路と証拠
    • ダルマ担当者は被害者に「ghostbyte@tutanota.com」というメールアドレスでの連絡を推奨。
    • 侵害追跡サービス「コンステラ・インテリジェンス」の調査結果:
      • トビオク氏が使用しているメールアドレス
        dtobok@me.com
        が、ユーザー名「ghostbyte」と設定されたアカウントに関連付けられていることが判明。
      • ダルマ担当者のアドレスも 38 の取引を行い、合計**43 ビットコイン(約 350 万ドル)**を処理したことが確認されました。

6. ランサムウェア仲介者の倫理と法的課題

  • 身代金支払いの合法性
    • 米国では、サーバー暗号化鍵入手のためやデータ公開回避のためにハッカーに支払う行為自体は違法ではありません(被害者側の制裁対象にならない場合)。
    • しかし、FBI はシャイニーハンターズへの支払いを推奨しない見解を示しており、盗まれたデータを保持して再販売・再利用するリスクを警告しています。
  • 業界の対立とモラルハザード
    • コヴァウェア(Coveware)や Unit 221B などの企業は「身代金支払わない」助言を行っていますが、シャイニーハンターズ側からは「これらの企業が攻撃者のビジネスを害している」との抗議が殺到しています。
  • 仲介手数料と利益構造
    • エクイティ・ビュー(CyberAcuView)CEO のマーク・カミロ氏は、一部企業が固定手数料を取ることに対し、支払総額の一定割合を請求する専門家は「仲介者は攻撃者にとってより有利になる動機を持つ」と批判しています。
    • 透明性の欠如: 仲介者がランサムウェア取引そのもので利益を得ているケースがあり、プロセスの不透明さが問題視されています。
  • 司法省による起訴事例
    • ゾハール・ピナシー氏(MonsterCloud CEO): 顧客から 1,900 万ドルを徴収しながら、ハッカーにのみ 800 万ドルを支払ったとして有線詐欺罪で起訴。
    • エンジェロ・マーティーノ氏(Blackcat/ALPHV 仲介者): 顧客の機密情報を提供し、被害者からの身代金を最大化させた罪で禁固刑判決。

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2026/10/21 3:29

許認可付きシムシティ

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2026/10/20 18:08

DeepInfer:DeepSeek モデル向けの高性能推論フレームワーク

## Japanese Translation: DeepInfer は、NVIDIA SM100 GPU および Huawei Ascend 950 NPU 上でスケールサービング能力を備え、DeepSeek-V4.1-Flash モデルの DeepSeek の本番サービスを支えるオープンソースの高パフォーマンス推論フレームワークです。主に vLLM に構築され、SGLang および TensorRT-LLM を念頭に置いて設計されています。最適化されたカーネル(FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、DeepSelect、カスタム TileLang)と、Attention DP、バランスの取れた CP、MoE EP+EPLB、DSpark、信頼度に基づく検証、SWA 有界再生非同期スケジューリング、バッチ不変推論、決定論的サンプリング、構造化出力(regex/JSON スキーマ/EBNF)を含む高度な並列化戦略を支援します。 コア機能は環境変数経由で設定可能であり、DEEPINFER_ENABLE_MTP_VARLEN=1 で DSpark/検証を有効化し、DEEPINFER_USE_NEXTN_DECODE(デフォルト:5)で最大ドラフト長を制御します。デフォルトの V4.1 設定に対しては、DEEPINFER_YOCO_PREFILL_TRUNCATION_MODE=compact と DEEPINFER_YOCO_PREFILL_KEEP_TOKENS=140 でデコーダー SWA 有界再生非同期スケジューリングを設定します。デフォルトで CPU バッチスケジューリングとデバイス実行のオーバーラップを可能にするため、非同期スケジューリングを有効化し、NVIDIA 上で DEEPINFER_BATCH_INVARIANT=1 でバッチ構成間での同等の結果を実現するバッチ不変推論を活性化します。DEEPINFER_BATCH_INVARIANT=1、DEEPINFER_ENABLE_MTP_VARLEN=0、SamplingParams の固定 seq_seed を使用することで NVIDIA 上で決定論的サンプリングを実現し、SamplingParams に so_args={"schema_type": ..., "schema": ...} を渡すことで生成を regex/JSON スキーマ/EBNF に制限します。 完全な本番環境のセットアップには、専用の KV キャッシュシステムの統合、 disaggregated 形式での prefill/decode 操作の実施、およびデータ並列レプリカ間での負荷分散(初回リリースには含まれていない)が最終的には必要となる可能性があります。ユーザーは Linux、GCC ≥13.0、Python 3.12、CUDA 13(NVIDIA)または CANN 9.2(Ascend)、そして空の Python 3.12 環境の作成、DEEPINFER_ACCELERATOR=nvidia または ascend のエクスポート、および ./build.sh の実行からすぐに始めることができます。オフライン推論はデフォルトで deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 チェックポイントを使用し、初回実行時に Hugging Face キャッシュにダウンロードするか、DEEPINFER_HF_MODEL_DIR を介してオーバーライドします。例コマンドは python examples/offline_inference.py です。パフォーマンスベンチマークは 1 スケールアップドメイン内での prefill に 4 SM100 GPU、decode に 64 を使用して測定されました(再現は run_sweep.sh で可能;詳細は eval/README.md を参照)。このフレームワークは Apache License 2.0 の元でリリースされており、GitHub(https://github.com/deepseek-ai/DeepInfer)上で DeepSeek-AI(2026)に帰属しています。

2026/10/21 1:02

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