Брюс Шнайер считает шифрование единственным спасение от слежки

Брюс Шнайер считает шифрование единственным спасение от слежки

Эксперт по безопасности Брюс Шнайер (Bruce Schneier) считает, что кодирование данных спасает пользователей гаджетов и ПК от массовой слежки. Своими мыслями специалист поделился в интервью Softpedia.

По словам эксперта, для защиты от массового шпионажа подойдет любой тип кодировки информации. Если речь идет о борьбе с точечной слежкой, большинство решений от Google, Yahoo и другихинтернет-компанийничем не помогут. Популярные решения не эффективны для защиты от пристального внимания АНБ, но делаютвеб-серфингпользователя скрытым для любопытных родственников и знакомых.

Компании, включая вышеупомянутые, стараются всеми силами обезопасить собственные системы и инструменты. Google озабочена тем, чтобы закодировать ссылки между базами данных и сервисами, вроде Gmail. Кроме того, корпорация поменяла SSL сертификаты на 2048 RSA, что значительно обезопасило её клиентов.

«Кодирование — лучшая защита от массовой слежки. АНБ массово собирает информацию о пользователях. Бюджет АНБ, возможно, больше, чем у всех шпионских организаций подобного рода вместе взятых, но все равно она ограничена финансово и её возможности не безграничны», — сказал Шнайер.

АНБ уже несколько лет нарушает конфиденциальность пользователей в Сети. При этом власти США несколько раз заявляли, что будут вторгаться в приватную жизнь людей, если речь идет о национальной безопасности.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru