Найти в Дзене
«Орловские новости»

В Орловской области в 2025 году зафиксировано 566 майнинговых ферм

В 2025 году в России выросло число майнинговых ферм. Согласно данным МТС, количество обнаружений случаев майнинга в стране выросло на 44% по сравнению с показателями 2024 года. В Орловской области зафиксировано 566 майнинговых ферм. Среди регионов Центрального федерального округа по количеству криптоферм Орловская область в конце рейтинга (3,5%), меньше только в Костромской. Всего в Центральной России функционирует свыше 16 тыс. комплексов. Лидером без учета Подмосковья стала Белгородская область (10%), на втором месте – Рязанская (9,7%), следом - Воронежская (8,6%). В целом по стране чаще всего майнинговые фермы встречались в Иркутской и Новосибирской областях, а также в Республике Башкортостан. Наименьшее число таких ферм было обнаружено в Волгоградской, Свердловской областях, Чувашской республике, ЯНАО, Алтайском крае и регионах Черноземья. Обнаружить майнинговые фермы удалось с помощью платформы МТС EnergyTooI. Система в режиме реального времени анализирует данные с систем автомат

В 2025 году в России выросло число майнинговых ферм. Согласно данным МТС, количество обнаружений случаев майнинга в стране выросло на 44% по сравнению с показателями 2024 года. В Орловской области зафиксировано 566 майнинговых ферм.

Среди регионов Центрального федерального округа по количеству криптоферм Орловская область в конце рейтинга (3,5%), меньше только в Костромской. Всего в Центральной России функционирует свыше 16 тыс. комплексов. Лидером без учета Подмосковья стала Белгородская область (10%), на втором месте – Рязанская (9,7%), следом - Воронежская (8,6%).

В целом по стране чаще всего майнинговые фермы встречались в Иркутской и Новосибирской областях, а также в Республике Башкортостан. Наименьшее число таких ферм было обнаружено в Волгоградской, Свердловской областях, Чувашской республике, ЯНАО, Алтайском крае и регионах Черноземья.

Обнаружить майнинговые фермы удалось с помощью платформы МТС EnergyTooI. Система в режиме реального времени анализирует данные с систем автоматизированного коммерческого учета электроэнергии и с помощью искусственного интеллекта выявляет аномалии в энергопотреблении. Это позволяет быстро находить несанкционированные врезки, дистанционные взломы счетчиков и масштабные неучтенные нагрузки, такие как майнинг-фермы.

Оксана Тютчева
Журналист