Экономика похищения данных

Экономика похищения данных

Прошлый пост о ботнетах натолкнул меня на продолжение в виде рассказа о том, почему выгодно красть информацию как с помощью них, так и с помощью подкупа сотрудников. Для начала расскажу о ботнетах.
Чтобы узнать, сколько стоит построение ботнета, можно заглянуть на специальные форумы. Их хватает даже в "белом" интернете, что уж говорить о "тёмной" паутине. Нужно сказать, что продажа такого софта и подобных услуг 100%  нелегальна, поэтому не воспринимайте это как инструкцию к действию! Несмотря на незаконный статус такой деятельности,  продавцы смело размещают объявления. Стоит ли так рисковать?.. Впроче, простите, я отвлекся.
Сам бот (вредонос, из которых состоит ботнет) стоит на таких форумах от $5 до $1000 в зависимости от "навороченности". Стоимость зависит от функций и задач ботнета, от умения "прятаться" от антивирусов и прочего. Стоимость готового ботнета обычно намного выше. Легко можно найти предложения за $200  тыс. и более. но его покупка - это удел тех, кому лень разбираться или некогда ждать. К слову, чтобы создать ботнет, сегодня никакими навыками программирования обладать не нужно.
Итак, потратив $1000, вы получаете возможность заразить компьютерную сеть предприятия, где есть нужные вам данные. Сколько могут стоить они? Это тема отдельного эссе или даже целой книги.
Например, если есть бизнес-план на $1 млн., то его похищение конкурентами может вам стоить заказов на $1 млн * рентабельность компании * срок реализации бизнес-плана, т.е. уже $10 млн. Если есть разработка отдела R&D (не важно, какая - программный продукт, инженерное устройство или даже шрифт, нарисованный дизайнером), то её стоимость - зарплата отела * время разработки. Если же посчитать недополученную прибыль, результат можно смело умножать на 10 или даже 20.
Согласитесь, что $1000, потраченные на ботнет, или даже $10000, вложенные в руки сотрудника, который принесет все на блюдечке с голубой каемочкой, - это очень выгодная инвестиция. К сожалению, Ваши конкуренты это отлично понимают...

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru