Канадские ученые показали взлом системы распределения квантовых ключей

Канадские ученые показали взлом системы распределения квантовых ключей

...

Физики из Торонтского университета (Канада) провели экспериментальную демонстрацию необнаруживаемого перехвата сообщений в системе распределения квантовых ключей, реализованной швейцарской компанией ID Quantique.

Надежность квантовой криптографии, напомним, обеспечивается тем, что активность перехватчика неизбежно создает некоторый уровень шума в канале, который выдает присутствие постороннего. При этом пользователь любой системы, функционирующей в реальных условиях, вынужден мириться с неустранимым шумом, "безопасный" уровень которого определен. Так, для известного протокола ВВ84 максимальная частота появления ошибочных квантовых битов, гарантирующая защищенность передачи, установлена на уровне 20%.

Доказательства безусловной стойкости криптографических систем, однако, выводятся для идеализированного состояния, которое может и не соответствовать реальности. Внимание авторов привлекло входящее в такие доказательства предположение о том, что отправитель всегда подготавливает квантовые состояния битов без ошибок.

В 2007 году физики показали теоретическую возможность прослушивания системы распределения квантовых ключей при нарушении указанного выше условия. Сейчас эти выкладки получили подтверждение в экспериментах с установкой ID-500, выпущенной ID Quantique и работающей по протоколу BB84: по данным учёных, им удалось взломать систему, сохранив частоту появления ошибок в 19,7%.

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