Цифровая экосистема МТС сообщила о значительном росте количества выявленных майнинговых ферм в России. По итогам прошлого года число зафиксированных случаев нелегального майнинга увеличилось на 44% и превысило 196 тыс. инцидентов. Данные получены с помощью аналитической платформы EnergyTool, которая используется для мониторинга энергопотребления.

Одним из регионов-лидеров по числу выявленных майнинговых ферм стала Новосибирская область.

Сибирь — один из центров нелегального майнинга

На Сибирский федеральный округ приходится 18% от общего числа выявленных в стране майнинговых ферм. Абсолютным лидером в Сибири стала Иркутская область — здесь зафиксирована половина всех инцидентов в округе.

На втором месте расположилась Новосибирская область с долей 21%, на третьем — Красноярский край (18%). Реже всего факты майнинга выявлялись в Республике Алтай и Республике Тыва.

При этом два сибирских региона вошли в общероссийский рейтинг лидеров: Иркутск занял первое место по количеству выявленных майнинговых ферм в стране, а Новосибирская область расположилась на девятой строчке.

Как выявляют нелегальные майнинговые фермы

Платформа EnergyTool работает в режиме реального времени и анализирует данные систем автоматизированного коммерческого учета электроэнергии. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта она выявляет аномалии в энергопотреблении, что позволяет оперативно обнаруживать несанкционированные врезки, дистанционные вмешательства в работу счетчиков и крупные неучтенные нагрузки, включая майнинговые фермы.

«Теневое потребление подрывает экономику региона»

По словам директора МТС в Новосибирской области Алексея Пахомова, нелегальное потребление электроэнергии наносит серьезный ущерб региональной экономике.

«Теневое потребление электроэнергии подрывает экономику региона. Оно ведёт к ускоренному износу сетей и провоцирует перебои в электроснабжении как домохозяйств, так и предприятий. Эффективным решением в борьбе с криптовалютными «теневиками» может стать применение технологий искусственного интеллекта, которые позволяют выявлять, например, скрытые майнинговые фермы или факты дистанционного вмешательства в работу приборов учёта», — отметил Алексей Пахомов.