44% российских устройств умного дома уязвимы к атакам

44% российских устройств умного дома уязвимы к атакам

44% российских устройств умного дома уязвимы к атакам

Эксперты антивирусной компании Avast проанализировали безопасность российских устройств «умного» дома. Оказалось, что почти половина (44%) этих устройств представляют потенциальную опасность, так как содержащиеся в них уязвимости ставят под угрозу безопасность всей сети.

Об этом представители вендора рассказали на проходящей в Барселоне международной выставке Mobile World Congress 2019 (MWC 2019).

Прежде всего, говорят эксперты, лидером по обнаруженным уязвимостям оказались «умные» телевизоры — Smart-TV, их доля составила 46,4% от всех проанализированных устройств. Вторыми по количеству дыр стали принтеры — 15,4%.

Далее идут CCTV-камеры с 11,2%, различные медиаплееры — 8,9%, а замыкают список планшеты — всего 8,3%.

Эти данные касаются России, в мире ситуация несколько иная. Например, по миру самыми уязвимыми оказались принтеры, модемы (и другие сетевые устройства), ТВ-приставки, CCTV-камеры.

Исследователи делают акцент на том, что злоумышленнику, задумавшему атаковать ваш дом, достаточно найти лишь одно уязвимое устройство. После успешной эксплуатации дыры, например, в принтере или телевизоре атакующий сможет получить доступ и к другим устройствам, а также персональным данным жертвы.

Основной проблемой безопасности на данный момент являются слабые пароли и аутентификация с использованием лишь одного фактора. Помимо этого, опасность представляет отсутствие регулярного обновления прошивок устройств.

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