FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

FireEye связала активность TRITON с московским ЦНИИХМ

Специалисты компании FireEye связали активность киберпреступной группировки TEMP.Veles, которая стоит за атаками вредоноса TRITON, с российской научно-исследовательской организацией Центральный научно-исследовательский институт химии и механики (ЦНИИХМ). Располагающийся в Москве ЦНИИХМ спонсируется российским государством.

Исследователям удалось выйти на цепочку разработки вредоносной программы, они проанализировали множество версий вредоноса, некоторые из которых использовались TEMP.Veles во время атак TRITON.

Исследование этой активности вывело экспертов на Россию, ЦНИИХМ и конкретного человека в Москве. Онлайн-активность этого человека показывает его связь с ЦНИИХМ. IP-адрес, принадлежащий ЦНИИХМ, использовался TEMP.Veles для множества задач. Среди них был мониторинг охвата вредоноса TRITON, разведка в Сети и вредоносная активность, связанная с атаками TRITON.

Паттерны поведения, присущие TEMP.Veles, согласуются с часовым поясом Москвы. В FireEye убеждены, что у ЦНИИХМ есть достаточные знания и специалисты для создания TRITON и проведения операций TEMP.Veles.

Напомним, что неделю назад эксперты компании FireEye предупредили о новом семействе вредоносных программ TRITON, предназначенном для целенаправленных атак на АСУ ТП. Специалисты полагают, что злоумышленники используют TRITON с целью причинить физический ущерб и прервать выполнение операций.

TRITON представляет собой фреймворк, созданный для взаимодействия с контроллерами автоматизированных систем безопасности Triconex Safety Instrumented System (SIS). Активность этого вредоноса представляет угрозу национального уровня.

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