Киберпреступники взломали репозитории Gentoo на Github

Киберпреступники взломали репозитории Gentoo на Github

Киберпреступники взломали репозитории Gentoo на Github

Вчера, 28 июня, около 23:20 по Москве, неизвестным киберпреступникам удалось получить контроль над Github Gentoo и изменить содержимое репозиториев и страниц. Разработчики оперативно приняли меры, что позволило восстановить контроль уже к 7:26.

Весь код Gentoo, размещенный на GitHub, должен пройти тщательную проверку, так как он мог быть скомпрометирован.

«Эта ситуация не затрагивает код, размещенный в инфраструктуре Gentoo, поскольку главный репозиторий Gentoo ebuild размещен у нас, а Github является лишь зеркалом. Если вы используете rsync или webrsync, полученные с gentoo.org, то беспокоиться не о чем», — пишут разработчики Gentoo.

Целостность подписи можно проверить при использовании git.

Разработчики также попросили пользователей пока воздержаться от использования кода, размещенного в Gentoo Github.

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