Японских полицейских научат расследовать киберпреступления

Японских полицейских научат расследовать киберпреступления

 Специалисты по расследованию киберпреступлений полиции Токио будут обучать полицейских из других регионов Японии особенностям расследования киберпреступлений. Этот шаг, по мнению японских властей, позволит избежать неправомерных арестов.

По информации Yomiuri Online, решение было принято после того, как выяснилось, что полиция арестовала 4 граждан Японии, обвинив их в создании и распространении так называемого вируса-террориста, рассылавшего электронные письма с угрозами террористических актов по всей Японии. Позднее выяснилось, что вирус проник на компьютеры подозреваемых, сделав из них ботов.

Предполагаемый создатель вируса уже арестован, но власти не желают допускать повторения инцидента, поэтому около 100 специалистов по расследованию киберпреступлений полиции Токио помогут своим коллегам понять природу таких преступлений.

Эксперты будут объяснять стражам порядка принципы работы Интернет, а также рассказывать о методах взлома беспроводных сетей, и способах осуществления удалённого контроля над вычислительными устройствами при помощи вредоносных программ. Планируется, что подобные курсы обучения будут проводиться регулярно, дабы стражи порядка не отставали от прогресса.

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