WikiLeaks опубликовал данные о шпионаже ЦРУ во Франции

WikiLeaks опубликовал данные о шпионаже ЦРУ во Франции

WikiLeaks опубликовал данные о шпионаже ЦРУ во Франции

Портал WikiLeaks опубликовал новые данные о вмешательстве ЦРУ в предыдущую президентскую кампанию во Франции. Хакерами получены доклады разведслужб обо всех основных кандидатах и их партиях. В частности, слежка велась за Франсуа Олландом и Марин Ле Пен.

Американские спецслужбы самым активным образом вмешивались в предыдущую президентскую кампанию во Франции. Об этом свидетельствуют новые публикации портала WikiLeaks, передает "ТВ Центр".

На сайте организации появилась новая большая подборка документов, которая содержит полученные хакерами доклады ЦРУ и ряда других разведслужб обо всех основных кандидатах и их партиях. Например, в них есть информация о денежных ресурсах участников гонки, а также о личных беседах Николя Саркози со своими помощниками.

Кроме того, слежка велась за Франсуа Олландом, Марин Ле Пен и другими ведущими французскими политиками. На этих файлах стоит пометка - "информация засекречена для иностранных граждан", поскольку эти данные могут негативно сказаться на отношениях с союзниками.

Из документов также следует, что ЦРУ еще полгода работала со своей агентурой, чтобы быть в курсе всех планов правительства Франсуа Олланда.

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