Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Тысячи файлов, содержащих личную информацию военных и сотрудников спецслужб США, находились в свободном доступе в Интернете до того, как их обнаружила частная фирма по обеспечению безопасности TigerSwan. Об этом сообщает издание The Hill.

Файлы представляли собой резюме соискателей должностей в TigerSwan, которые содержали адреса, телефоны и личные электронные письма военных, разведчиков и сотрудника ООН. Как утверждают в фирме, информация попала в Сеть по ошибке нанятого ей рекрутингового агентства TalentPen, которое пересылало резюме через облачное хранилище Amazon. Предполагалось, что файлы будут удалены сразу, однако они остались на сервере, где их нашел специалист другой обеспечивающей безопасность фирмы UpGuard, передает vesti.ru.

Отмечается, что TigerSwan не знали об инциденте до тех пор, пока с ними не связались журналисты. Несмотря на то, что компания закрылась в 2017 году, экс-сотрудник подтвердил, что "действия в аккаунте действительно совпадают с количеством и размером файлов".

Сейчас TigerSwan призывает бывших соискателей, чьи резюме могли оказаться в свободном доступе, связаться с ними и убедиться, что вся информация действительно была удалена.

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