В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

Специалисты Entensys смогли собрать опытный образец системы контентной фильтрации UserGate Web Filter на платформе Raspberry Pi. Данная сборка была сделана в рамках исследований возможностей по запуску продуктов Entensys на ARM-процессорах, что может представлять интерес в плане перспективного выпуска новых недорогих и компактных устройств.

Экспериментальный образец весит всего 94 грамма и может легко уместиться на ладони. Минимальная стоимость делает подобные устройства доступными для самых разных категорий, включая домашних пользователей, образовательные и социальные учреждения, а также пользователей беднейших стран, в которых как раз сейчас быстрыми темпами проходит интернетизация.

Кроме того, реализованная поддержка работы с ARM-процессорами позволит выпустить и более производительные, но по-прежнему недорогие и компактные устройства, в том числе и на других платформах. В целом возможность запуска UserGate Web Filter на столь скромных по ресурсам системах свидетельствует о его высокой производительности и возможности обрабатывать значительной объем трафика на полноценных серверных системах.

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