NIST выпустил второй драфт проекта для защиты критических инфраструктур

Олег Иванов 11 Декабря 2017 - 08:53

...

NIST выпустил второй драфт проекта для защиты критических инфраструктур

Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал второй набросок предлагаемого обновления для «Проекта по улучшению кибербезопасности критической инфраструктуры» (Framework for Improving Critical Infrastructure Security). По словам NIST, он направлен на совершенствование кибербезопасности и упрощение использования Cybersecurity Framework.

NIST Cybersecurity Framework был впервые выпущен в 2014 году, он призван помочь организациям, особенно завязанных в критической инфраструктуре, управлять рисками кибербезопасности.

Сам «Framework for Improving Critical Infrastructure Security» представляет собой документ, в котором предлагаются стандарты и методы кибербезопасности для разработки программы обеспечения безопасности.

NIST Cybersecurity Framework, который считается лучшим руководством, используемым многочисленными организациями, был разработан на основе распоряжения бывшего президента США Барака Обамы. Администрация Трампа, нынешнего президента США, также рассматривает Cybersecurity Framework как набор лучших практик, которые будут внедрены правительственными учреждениями и операторами критической инфраструктуры.

Администрация Дональда Трампа также выпустила распоряжение, которое требует, чтобы федеральные агентства и операторы критической инфраструктуры использовали эту структуру.

NIST работает над обновленной версией спустя четыре года после первого релиза. Коротко перечисляются некоторые основные моменты обновления:

Применимость Cybersecurity Framework для «технологии», которая по минимуму состоит из информационных технологий, операционных технологий, киберфизических систем и Интернета вещей (Internet of Things);
Улучшение руководства по применению Cybersecurity Framework для управления последовательными рисками;
Улучшение аккаунтов для авторизации, аутентификации и проверки подлинности.

Любой желающий может внести свои замечания, отправив их на cyberframework@nist.gov до 19 января 2018 года.

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.