«Яндекс» начал оповещать веб-мастеров о заражении сайтов

«Яндекс» начал оповещать веб-мастеров о заражении сайтов

«Яндекс» начал оповещать веб-мастеров о том, что на страницах их сайтов обнаружен код, который может нанести ущерб посетителям. Его выполнение приводит, как правило, к заражению вирусами, присоединению компьютеров к бот-сетям, краже паролей и других личных данных.

Опасный элемент может появиться на сайте и без ведома его владельца. Проявления кода могут долгое время оставаться незамеченными. Выявить вредоносный элемент часто можно только при детальном изучении кода сайта. «Яндекс» проверяет сайты на наличие в них опасных элементов, используя технологии своего партнера - компании Sophos.

О том, как вредоносный код попадает на сайты и как его найти, можно прочитать в разделе «Помощь». Сразу после его удаления можно запросить перепроверку сайта. Однако, если на сайте был обнаружен такой код, необходимо не только удалить его, но и устранить проблему в системе безопасности сайта.


Источник

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