340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

С сегодняшнего утра киберпреступники проводят атаки на федеральные и региональные государственные порталы «Госуслуги». Об этом на круглом столе в Совете Федерации рассказал Игорь Ляпунов, занимающий пост вице-президента по информационной безопасности в компании «Ростелеком».

Отмечается, что администраторы веб-ресурса «фиксируют десятикратный рост нагрузки». В пике количество запросов дошло до 340 тысяч в секунду.

Как отметил Ляпунов, кибератаки идут с половины десятого утра, но поскольку госсайты находятся под защитой «Ростелекома», «каких-то серьёзных эффектов нет», добавил специалист.

Стоит отметить, что недавно кибергруппировки KillNet и NoName057(16) провели взлом ряда интернет-ресурсов Литвы в ответ на действия страны в отношении Калининграда. При этом атаки на различные российские сайты демонстрируют скачок с февраля 2022 года.

Например, в марте киберпреступники провели дефейс сайтов российских госучреждений. А незадолго до этого досталось ресурсам российских СМИ, в которых опубликовали политические призывы.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru