Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Uber выплатит $148 млн за сокрытие информации об утечке данных

Пришло время американской компании Uber, предоставляющей услуги такси, ответить за сокрытие информации об утечке данных водителей. Теперь компания должна выплатить $148 миллионов 50 американским штатам и федеральному округу Колумбия.

Генеральный прокурор штата Айова отметил, что Uber скрывала инцидент с крупной утечкой данных около 600 тысяч водителей в течение года. Самой компании стало известно об утечке в ноябре 2016 года.

В правоохранительные органы Uber сообщила о ней только в ноябре 2017 года.

Помимо выплаты серьезной суммы, американскую компанию также обязали создать политику для обеспечения безопасности персональных данных.

В декабре прошлого года глава Роскомнадзора Александр Жаров заявил, что компрометация данных пользователей Uber, имевшая место в 2016 году, не коснулась российских клиентов.

В июле этого года стал известен забавный случай — водитель работавший на Uber и Lyft, был уволен из обеих компаний после того, как раскрылось, что он стримил в режиме онлайн своих пассажиров без их на то согласия. 32-летний Джейсон Гаргак из Флориссана, штат Миссури, с марта этого года осуществил сотни перевозок, из которых почти все стримились в прямом эфире на Twitch.

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