Каждая восьмая компания в России пострадала от киберинцидентов в облаке

Александр Панасенко 21 Сентября 2016 - 10:16

...

Каждая восьмая компания в России пострадала от киберинцидентов в облаке

По данным опроса «Лаборатории Касперского», 13% российских компаний отметили, что за год они хотя бы однажды столкнулись с инцидентами, связанными с безопасностью облачной инфраструктуры. При этом около трети компаний (32%) потеряли данные в результате этих инцидентов.

Ежедневно облачные корпоративные инфраструктуры и сети, вне зависимости от их размера, подвергаются большому количеству внутренних и внешних атак. Однако бизнес пока не воспринимает эту угрозу всерьез: только 27% российских компаний считают, что от защищенности их виртуальных систем и облачных инфраструктур зависит общая безопасность их корпоративной сети.

Наибольшую обеспокоенность у компаний вызывает защита внешних облачных услуг. Так, респонденты переживают, что инциденты могут произойти у поставщиков, на аутсорсинг которым переданы бизнес-процессы, у сторонних облачных сервисов или в IT-инфраструктуре, где компания арендует вычислительные мощности. Однако несмотря на все это беспокойство, проверки соблюдения требований к обеспечению безопасности третьих сторон проводят лишь 15% компаний.

«Несмотря на то что последние масштабные взломы происходили внутри ЦОД, традиционные системы безопасности по-прежнему фокусируются лишь на защите сетевого периметра и контроле прав доступа. При этом редко учитывается негативное влияние решений для защиты физической инфраструктуры на производительность виртуальных сред, – объясняет Вениамин Левцов, вице-президент по корпоративным продажам и развитию бизнеса «Лаборатории Касперского». –Поэтому в конвергентных средах так важно использовать соответствующую комплексную защиту, обеспечивая безопасность виртуальных систем специально предназначенными решениями. Мы реализуем подход, при котором вне зависимости от типа инфраструктуры для всех систем обеспечивается единое по степени защищенности покрытие всей корпоративной сети. И в этом наши технологии и современные разработки Vmware (как, например, микросегментация) прекрасно дополняют друг друга».

Следующая главная новость »

Анатомия кибератаки: как расследовать инциденты в ИБ — подробнее в эфире AM Live. Регистрируйтесь »

Яков Шпунт 12 Декабря 2025 - 11:21

Соответствие законодательству РФ Общее

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.