Злоумышленники похитили данные банковских карт госслужащих Австралии

Злоумышленники похитили данные банковских карт госслужащих Австралии

Злоумышленники похитили данные банковских карт госслужащих Австралии

Департамент социального обеспечения Австралии (Department of Social Services, DSS) уведомило 8 500 бывших и нынешних сотрудников о компрометации их конфиденциальных данных. Как отмечается, эти данные связаны с профилями персонала в системе управления кредитными картами департамента до 2016 года.

Информация о кредитных картах, имена сотрудников, имена пользователей, номера рабочих телефонов, рабочие электронные письма, системные пароли, номера государственных услуг Австралии — все эти данные были скомпрометированы.

Департамент не пояснил сотрудникам, как долго данные оставались скомпрометированными, однако стало известно, что с июня 2016 года по октябрь 2017 года. Сами данные относятся к периоду с 2004 по 2015 год.

Финансовый директор DSS Скотт Дилли (Scott Dilley) обвиняет в данной ситуации стороннего провайдера, утверждая, что «утечка данных не является результатом работы какой-либо внутренней системы департамента».

«На данный момент данные в безопасности, более того, нет никаких доказательств того, чтобы эти данные использовали ненадлежащим образом», — пишет Дилли.

Представитель DSS уточнил, что австралийский центр кибербезопасности немедленно связался с внешним подрядчиком для получения необходимой информации и устранения уязвимости в течение нескольких часов.

Также представитель отметил, что большая часть данных, связанных с кредитными картами, уже недействительна, так как истек срок действия.

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