США готовились вести промышленный шпионаж против РФ

США готовились вести промышленный шпионаж против РФ

В воскресенье, 7 сентября, в СМИ появилась очередная порция разоблачений от бывшего сотрудника американских спецслужб Эдварда Сноудена. На этот раз журналисты опубликовали предоставленные экс-агентом ЦРУ документы, которые свидетельствуют о том, что США планировали вести промышленный шпионаж против России, Китая, Индии и Бразилии.

При этом не исключено, что американская разведка не просто готовилась проводить операции против зарубежных компаний, а уже делала это.

По данным издания The Intercept, американцы намеревались использовать жучки на компьютерах интересующих их предприятий, взламывать сети и программное обеспечение. Таким образом, Вашингтон хотел сохранить экономическое преимущество своих корпораций, передает kp.ru.

Напомним, ранее сообщалось, что Агентство национальной безопасности СШАшпионило за бразильской нефтяной компанией Petrobras.

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