Sophos: Безопасность в Сети в 2008 году

Sophos: Безопасность в Сети в 2008 году

...

Согласно представленным данным, в уходящем году больше всего сайтов с вредоносным программным обеспечением — 37% — располагалось на американских серверах.

Второе место по количеству сайтов, содержащих вредоносный код, в 2008 году занял Китай, на долю которого пришлось 27,7 процента таких ресурсов. Год назад Китай был лидером по количеству сайтов с вредоносным кодом.

На долю России в 2008 году пришлось 9,1 процента сайтов с вредоносным программным обеспечением.

Далее в порядке убывания числа вредоносных ресурсов в списке Sophos следуют Германия (2,3%), Южная Корея (2,1%), Украина (1,8%), Великобритания (1,7%), Турция (1,5%), Чешская Республика (1,3%) и Таиланд (1,2%). Меньше всего опасных сайтов в Сингапуре — 0,3%.

Компания Sophos также отмечает, что в уходящем году Соединенные Штаты лидировали и по объемам распространяемого спама. Сегодня через компьютеры на территории США рассылается 17,5% всех спам-писем. Некоторое сокращение объемов спама было отмечено в конце осени в связи с закрытием американского хостинг-провайдера McColo, на ресурсах которого работали командные центры нескольких крупнейших ботнетов.

Кроме того, эксперты из Sophos подчеркивают, что в 2008 году значительно увеличилось количество атак на пользователей социальных сетей. В 2009 году эта тенденция продолжится.

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