חברת NSO. קרדיט: רשתות חברתיותNSO מערערת על 168 מיליון דולר של פיצויים "לא חוקיים"
"משמעות ההחלטה היא למחוק כמעט לחלוטין את נכסי החברה", מסרה NSO וטענה שההחלטה חורגת מסמכותה כשעל נזק של כ-450 אלף דולר היא פוסקת פיצויים בשווי פי 376 מהנזק
NSO לפני כחודש, קבע חבר מושבעים כי חברת הסייבר והרוגלות הישראלית, NSO Group, תשלם לווטסאפ פיצויים בסך 167 מיליון דולר בעקבות אירוע מ-2019 שבו NSO ניצלה חולשות אבטחה כדי למכור את רוגלת פגסוס, שהותקנה על כ-1,400 עיתונאים ופעילים פוליטיים שונים.
כעת,
החברה מערערת על ההחלטה של בית המשפט הפדרלי המחוזי בקליפורניה וטוענת כי
מדובר בפסק דין "שערורייתי", "בלתי חוקי בעליל" ו"בלתי חוקתי בהגזמתו". החברה מבקשת מהשופט הממונה להפחית את סכום הפיצויים או לחלופין להורות על משפט חוזר.
חברת NSO תשלם לפייסבוק 168 מיליון דולר בגלל שפרצה לווטסאפ
עורכי הדין של NSO טענו כי סכום הפיצויים העונשיים (167 מיליון דולר) "חורג בהרבה מהמקסימום החוקי המותר בתיק מסוג זה". והסבירו כי הסכום העונשיים מפר את ההנחיה שלפיה אין לפסוק סכום הגדול יותר פי ארבעה מהפיצוי הרגיל, שבמקרה זה עמד על 444,719 דולר. עוד טענו עורכי הדין כי הפיצוי שנפסק נובע מתוך השאיפה "להביא את NSO לפשיטת רגל מתוך עוינות כללית לפעילות העסקית שלה, ולא כתוצאה מהתנהגות הספציפית שבגינה ניתן היה לפסוק פיצוי עונשי בתיק הזה".
ווטסאפ , לעומת זאת, אינה מתכוונת לוותר וטוענת ש-NSO מנסה להתחמק מאחריות וטוענת שחבר המושבעים, שהם אזרחי ארה"ב, בחרו להעניש את NSO על ההתקפה
הבלתי חוקית שביצעה בשנת 2019 נגד חברה אמריקאית ומשתמשיה. NSO, כאמור, היא חברה ישראלית. "נשיב לבית המשפט בהתאם, תוך שאנו ממשיכים לפעול להשגת צו מניעה קבוע שימנע מחברת הריגול הזו לתקוף שוב את ווטסאפ ואת משתמשינו.". ווטסאפ גם טענה שהמהנדסים שלה השקיעו זמן רב
בעדכון תיקונים כדי למנוע מתקפות חדשות של NSO.
- לא רק פוליטי: בכירים בתעשיה מהווים גם הם מטרה לתוכנת פגסוס
- סערת הרוגלות הגיעה לכנסת; ח"כ רוטמן: "חייבים להקים ועדת חקירה"
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
עוד לפני המשפט, NSO מסרה לשופטת הפדרלית שהמוצר שלה נמכר בעיקר למדינות וממשלות שמשתמשות בו כדי לנטרל טרור ופשע, אבל לטענת השופטת במקרה של ווטסאפ רוב הפריצות היו לדיפלומטים, פעילים פוליטים ועיתונאים.
השופטת מנעה הגשה של ראיות שמוכיחות כי הרוגלה משמשת ללוחמה בטרור ובפשע, היות ולטענתה אין זה המקרה של משתמשי הווטסאפ.
עוד לפני הערעור מסרה החברה הצהרה, "אנחנו מאמינים שהטכנולוגיה שלנו חשובה במניעה של פשעים חמורים וטרור ועליה להיות מיושמת באחריות על ידי סוכנויות ממשלה מוסמכות", ובמהלך הערעור הגישה חברת NSO מסמך לבית המשפט ובו נאמר: "הטכנולוגיה שעליה מבוסס המוצר פעלה באופן זמני על ידי שליחת הודעות בלתי מזיקות דרך שרתי וואטסאפ והדבר אינו פסול מוסרית".
חשוב לציין שההצלחה המשפטית של מטא במקרה ווטסאפ פותחת חלון גם עבור אפל, אמזון, אנדרויד וחברות בינלאומיות נוספת שפגסוס ניצלה לרעה את הפלטפורמות שלהם כדי לפרוץ ולהזריק את הרוגלה אליהן. אותן חברות גיבו את התביעה
של ווטסאפ , והגישו מסמכים משפטיים שתמכו בה.
- 1.אזרח 04/06/2025 09:07הגב לתגובה זוהיא פרנסה של עסק אחר
אילון מאסק וג'נסן הואנג (אנבידיה)אנבידיה מציגה את DGX Spark - מחשב שולחני עם יכולות של מרכז נתונים
הביצועים של מרכז נתונים, בגודל של מחשב שולחני. אנבידיה מציעה את DGX Spark כפתרון חדש למפתחי בינה מלאכותית
מנכ״ל ומייסד אנבידיה, ג׳נסן הואנג, ביקר השבוע במתקן Starbase של חברת SpaceX על מנת למסור לאילון מאסק באופן אישי את מחשב העל הקטן בעולם לבינה מלאכותית, NVIDIA DGX Spark. במהלך המפגש נזכר הואנג כיצד לפני תשע שנים הגיע למשרדי OpenAI – שהיה אז סטארט-אפ קטן בתחילת דרכו - כדי למסור למאסק את NVIDIA DGX-1, מחשב העל הראשון שאנבידיה בנתה במיוחד עבור חישובי בינה מלאכותית.
NVIDIA DGX Spark, שיהיה זמין לרכישה החל מהיום במחיר של 3,999 דולר, פותח על ידי אנבידיה כדי לספק למפתחים, חוקרים ויוצרים ברחבי העולם ביצועי בינה מלאכותית ברמה של מחשב-על גם מחוץ לגבולות הדאטה סנטר, ולאפשר להם לבצע משימות הסקה (Inference) של מודלים בגודל של עד ל-200 מיליארד פרמטרים באופן מקומי.
המערכת כוללת את כל מרכיבי הפלטפורמה של אנבידיה: מעבד GB10 מבוסס ארכיטקטורת Grace Blackwell, כרטיס גרפי מתקדם, חיבוריות NVLink‑C2C עם רוחב פס של עד פי 5 מהדור הקודם, רשת פנימית במהירות 200Gbps, ותמיכה מלאה בספריות CUDA ובתוכנות ה-AI של אנבידיה.
המערכת מסוגלת לבצע פעולות חישוב בקצב של פטה פלופ ומצוידת בזיכרון מאוחד של 128 ג׳יגה, מה שמאפשר למפתחים להריץ מודלים בהיקף של עד 200 מיליארד פרמטרים ולבצע כיוונון למודלים בגודל של עד 70 מיליארד פרמטרים - ללא צורך במעבר לענן או שימוש בתשתיות מרוחקות.
- מניית אנבידיה ב-320 דולר - היעד החדש של האנליסטים
- אני מוכר לך - תשלם באופציות למניות; האם זו מכירה אמיתית ואיך זה משפיע על שוק המניות?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מדובר במהלך שמתכתב עם מגמה גוברת של העברת יכולות AI מהמחשוב הענני אל המפתחים עצמם, תוך מתן גישה מיידית, נוחה ומקומית למודלים, נתונים וספריות. אומנם לא מדובר בתחליף מלא לסביבות מחשוב גדולות, אך זו אלטרנטיבה שמצמצמת פערים בין מעבדות קטנות לחברות ענק.
אילון מאסק וג'נסן הואנג (אנבידיה)אנבידיה מציגה את DGX Spark - מחשב שולחני עם יכולות של מרכז נתונים
הביצועים של מרכז נתונים, בגודל של מחשב שולחני. אנבידיה מציעה את DGX Spark כפתרון חדש למפתחי בינה מלאכותית
מנכ״ל ומייסד אנבידיה, ג׳נסן הואנג, ביקר השבוע במתקן Starbase של חברת SpaceX על מנת למסור לאילון מאסק באופן אישי את מחשב העל הקטן בעולם לבינה מלאכותית, NVIDIA DGX Spark. במהלך המפגש נזכר הואנג כיצד לפני תשע שנים הגיע למשרדי OpenAI – שהיה אז סטארט-אפ קטן בתחילת דרכו - כדי למסור למאסק את NVIDIA DGX-1, מחשב העל הראשון שאנבידיה בנתה במיוחד עבור חישובי בינה מלאכותית.
NVIDIA DGX Spark, שיהיה זמין לרכישה החל מהיום במחיר של 3,999 דולר, פותח על ידי אנבידיה כדי לספק למפתחים, חוקרים ויוצרים ברחבי העולם ביצועי בינה מלאכותית ברמה של מחשב-על גם מחוץ לגבולות הדאטה סנטר, ולאפשר להם לבצע משימות הסקה (Inference) של מודלים בגודל של עד ל-200 מיליארד פרמטרים באופן מקומי.
המערכת כוללת את כל מרכיבי הפלטפורמה של אנבידיה: מעבד GB10 מבוסס ארכיטקטורת Grace Blackwell, כרטיס גרפי מתקדם, חיבוריות NVLink‑C2C עם רוחב פס של עד פי 5 מהדור הקודם, רשת פנימית במהירות 200Gbps, ותמיכה מלאה בספריות CUDA ובתוכנות ה-AI של אנבידיה.
המערכת מסוגלת לבצע פעולות חישוב בקצב של פטה פלופ ומצוידת בזיכרון מאוחד של 128 ג׳יגה, מה שמאפשר למפתחים להריץ מודלים בהיקף של עד 200 מיליארד פרמטרים ולבצע כיוונון למודלים בגודל של עד 70 מיליארד פרמטרים - ללא צורך במעבר לענן או שימוש בתשתיות מרוחקות.
- מניית אנבידיה ב-320 דולר - היעד החדש של האנליסטים
- אני מוכר לך - תשלם באופציות למניות; האם זו מכירה אמיתית ואיך זה משפיע על שוק המניות?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מדובר במהלך שמתכתב עם מגמה גוברת של העברת יכולות AI מהמחשוב הענני אל המפתחים עצמם, תוך מתן גישה מיידית, נוחה ומקומית למודלים, נתונים וספריות. אומנם לא מדובר בתחליף מלא לסביבות מחשוב גדולות, אך זו אלטרנטיבה שמצמצמת פערים בין מעבדות קטנות לחברות ענק.
