«Лаборатория Касперского» запатентовала технологию борьбы с графическим спамом

«Лаборатория Касперского» запатентовала технологию борьбы с графическим спамом

«Лаборатория Касперского» сообщила об успешном патентовании в США технологии обнаружения спама в растровых изображениях. Как отметили в компании, спамеры часто распространяют свои сообщения в виде изображений с целью затруднить детектирование. Для обнаружения такого спама требуется сначала выделить его из картинки. Чтобы усложнить детектирование ещё больше, спамеры используют прием зашумления фона изображения, «прыгающие» буквы и разбивают сообщение рамками и линиями. 



Обычный подход к выделению текста из изображений – использование систем оптического распознавания символов (OCR). Однако они, как правило, ресурсоёмки и не обеспечивают требуемой точности детектирования, говорится в сообщении «Лаборатории Касперского». В отличие от них запатентованная технология гарантирует точное и быстрое выделение спама из изображений. Она устойчива к зашумлению и искажению, что повышает уровень детектирования, утверждают разработчики.

В основе технологии лежит вероятностно-статистический метод, согласно которому решение о том, содержит ли изображение текст, принимается на основании характера расположения вероятных графических образов слов и строк, а также содержания в них выявленных образов букв и слов. Автор изобретения – руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского» Евгений Смирнов. 27 апреля 2010 г. Патентное бюро США выдало на технологию два патента №№ 7706613 и 7706614.

4 мая 2010 г. был получен ещё один патент № 7711192 на усовершенствованный вариант технологии. В данном варианте оптимизировано выделение объектов, в результате чего они становятся лучше различимы, а также улучшена эффективность фильтрации обнаруженного спама.

«Машинные методы оптического распознавания требуют единообразия размеров и расположения выделяемых символов. В отличие от них наша технология работает с различными вариантами наклоненных или искаженных букв и слов, что повышает точность детектирования, – отметила Надежда Кащенко, руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского». – Кроме того, запатентованный метод предлагает более высокую скорость обработки изображений».

Источник

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru