США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

США: Россия, Китай пытались воздействовать на промежуточные выборы

Американские высокопоставленные чиновники заявили, что государственные киберпреступники Ирана, Китая и России пытались воздействовать на избирателей во время промежуточных выборов в США (прошли 6 ноября). Однако политики также отметили, что не было зафиксировано ни одной попытки вторжения в системы голосования.

Такой информацией поделился Дэн Коутс, американский политик, член Республиканской партии, сенатор США от штата Индиана и Директор Национальной разведки. По словам Коутса, разведка не смогла обнаружить участие иностранных сил, которые бы смогли повлиять на результаты выборов.

Об этом свидетельствует отчет, который Коутс предоставил главе США Дональду Трампу.

«На данный момент у разведки нет информации о какой-либо форме компрометации нашей избирательной инфраструктуры, которая бы смогла помешать проведению выборов, подделать количество голосов или нарушить ход честного голосования», — говорится в документе, часть которого процитировало издание Reuters.

«Однако мы имели возможность наблюдать, как Россия, Китай и Иран проводили кампании в цифровом пространстве по продвижению своих интересов».

Коутс не предоставил никаких деталей относительно того, что именно представляли собой эти кампании и киберактивность зарубежных оппонентов.

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