Сотрудник Apple попался на краже коммерческой тайны для конкурента

Сотрудник Apple попался на краже коммерческой тайны для конкурента

Сотрудник Apple попался на краже коммерческой тайны для конкурента

Сотрудник Apple Цзичжун Чэнь был арестован ФБР по подозрению в краже конфиденциальной информации, связанной с проектом Titan. В рамках проекта Titan Apple разрабатывает беспилотный автомобиль.

Спецслужбы утверждают, что Цзичжун Чэнь планировал передать все похищенные секретные файлы прямому конкуренту Apple, который также занимается разработкой беспилотных автомобилей.

Чтобы осуществить задуманное, Чэнь перед вылетом в Китай заблаговременно похитил коммерческую тайну, принадлежащую американской корпорации. Среди взятой сотрудником информации были конфиденциальные руководства, схемы, диаграммы, фотографии, на которых были запечатлены внутренние помещения зданий Apple.

ФБР утверждает, что в некоторых случаях Чэнь даже пытался обойти системы мониторинга Apple — ряд фотографий конфиденциальных документов был сделан с экрана его личного ноутбука.

Сообщается, что служащий вызвал подозрения после того как некоторые сотрудники заметили, что он делал снимки в важных помещениях. Спустя всего день агенты ФБР арестовали преступника при попытке улететь в Китай.

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