General Motors взял на работу хакеров, взломавших машины Jeep

General Motors взял на работу хакеров, взломавших машины Jeep

General Motors взял на работу хакеров, взломавших машины Jeep

Концерн General Motors взял на работу ИТ-специалистов, взломавших в 2015 году автомобиль Jeep. Чарли Миллер и Крис Валэйсик займутся кибербезопасностью машин с автопилотом. Об этом сообщает The Detroit News.

Миллера и Валэйсика пригласили в дочернюю фирму GM, занимающуюся разработкой беспилотных автомобилей — Cruise Automation. Это был стартап, который концерн приобрел в прошлом году. Специалисты отвечают за подготовку различного программного обеспечения, при этом впоследствии они войдут в команду кибербезопасности в самом GM, передает motor.ru.

В 2015 году при поддержке издания Wired Миллер и Валэйсик смогли взломать Jeep Cherokee из дома при помощи ноутбуков. Они нашли уязвимые места в мультмедийном комплексе Uconnect, который устанавливается в различные модели альянса FCA.

ИТ-специалисты смогли дистанционно выводить на дисплей мультимедийки различные картинки, регулировать громкость аудиосистемы, подавать звуковые сигналы и включать стеклоочистители. Кроме того, им удалось выключить двигатель и деактивировать тормоза, а также вмешаться в рулевое управление.

Впоследствии FCA провел отзыв 1,4 миллиона машин ради устранения «дыр» в софте.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru