Никифоров: России и США нужно объединиться в борьбе с киберпреступностью

Никифоров: России и США нужно объединиться в борьбе с киберпреступностью

Никифоров: России и США нужно объединиться в борьбе с киберпреступностью

России и США нужно объединиться в борьбе с киберпреступной деятельностью — такую мысль высказал глава Минкомсвязи Николай Никифоров во время делового завтрака ВТБ в Давосе.

«Я бы рекомендовал попытаться расследовать криминальную деятельность хакеров. Это сложно, но должна быть международная работа по борьбе с такими атаками. Нам необходимо разработать сотрудничество между разными странами, включая США», — цитирует ТАСС господина Никифорова.

Министр связи и массовых коммуникаций отметил, что зачастую киберпреступников непросто вычислить, это не всегда вопрос, который можно решить внутри одной страны. Также Никифоров уточнил, что нынешний президент США Дональд Трамп сам рекомендовал использовать «общую силу» для противодействия киберпреступникам.

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