Исследование CSID обнажила незащищенность персональных данных

Малому бизнесу не хватает денег на защиту данных

Компания CSID, занимающаяся защитой личных данных пользователей и предотвращением сетевого мошенничества, недавно опубликовала выкладки исследования, объясняющего почему у многих маленьких компаний до сих пор возникают проблемы с кибер-безопасностью.

Как показывает исследование, большая часть мелких компаний хранят на своих серверах немалое количество личных данных пользователей. 55% представителей малого бизнеса хранят номера социальной страховки, 80% – email-адреса и телефонные номера клиентов, а 70% – домашние адреса своих клиентов, работников и партнеров. При этом только 12% респондентов готовы защитить эту информацию от взлома.

Внедрению надежных защитных решений мешают два фактора: бюджет и невежество. Четверть респондентов говорят, что купить дополнительные услуги по защите данных им мешает ограниченный бюджет. При этом 43% говорят, что они вполне довольны используемыми системами компьютерной защиты. По-сути, представители малого бизнеса попросту не осведомлены о существующих рисках и потерях, которые они могут понести при столкновении со взломом.

Вполне вероятно, в будущем многие представители малого бизнеса будут вынуждены перебросить свои ценные личные данные. Это поможет сэкономить деньги на защите и снять с себя ответственность за сохранность этой информации. Малый бизнес сейчас является одной из самых уязвимых сфер для взломщиков. В 2012 компания Symantec провела исследование, выяснив, что 31% всех кибер-атак были направлены специально на компании с 250 сотрудниками и меньше. The Ponemon Institute также подтверждает эти сообщения, утверждая, что за прошлый год более 50% всех небольших фирм столкнулись с кражей 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