Американец украл архив 4,8 млн научных статей для распространения в Сети

Американец украл архив 4,8 млн научных статей для распространения в Сети

Аарона Шварца (Aaron Swartz), американского интернет-бизнесмена и политического активиста, который выступал за свободу информации в интернете, федеральные власти обвиняют во взломе сети Массачусетского технологического института (MIT) и краже более чем 4 млн статей.



Как сообщает Reuters, 24-летний Шварц взломал архив MIT, доступный пользователям по подписке, осенью прошлого года, похитив миллионы документов, принадлежавших некоммерческой организации JSTOR. Среди похищенных документов были статьи, научные и академические журналы, доступ к которым стоил для высших учебных заведений $50 тыс. в год. Многие материалы из скачанного хакером архива вообще не были открыты для публичного доступа, передает Cnews.

Аарона Шварца обвиняют в мошенничестве, компьютерном мошенничестве, незаконном скачивании информации с компьютера и нанесении повреждений защищенной компьютерной сети. Ему грозит до 35 лет тюремного заключения и штраф в размере $1 млн.

По словам представителей властей, Шварц планировал распространять похищенный архив информации бесплатно через файлообменные сети. Всего в похищенном им архиве содержалось 4,8 млн документов.

«С учетом того, что г-н Шварц не успел выложить информацию на торренты, до 35 лет тюрьмы — это много даже по меркам США. Понятно, что дело не столько в реальном ущербе или опасности его для общества, сколько в желании властей минимизировать количество подобных «Робин Гудов» в будущем, — говорит Александр Ковалев, директор по маркетингу SecurIT, разработчика и поставщика DLP-систем для защиты от утечек информации. — В России, к сожалению, почти не ищут не только похитителей научных статей, но даже воров и продавцов персональных данных».

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