Полиция США зафиксировала интересную схему скиммеров

Полиция США зафиксировала интересную схему скиммеров

Полиция США зафиксировала интересную схему скиммеров

Знаменитый эксперт в области кибербезопасности Брайан Кребс рассказал о скимминговой схеме, в ходе которой злоумышленники располагали камеру для записи вводимых пользователями PIN-кодов. В прошлом месяце полиция зафиксировала случай установки вредоносного устройства поверх «родной» камеры банкомата.

В своем блоге Кребс поделился фотографией аппаратной составляющей скиммера, который был расположен над камерой безопасности банкомата. Сами компоненты камеры были направлены на панель, с помощью которой клиенты банков вводят PIN-коды.

Такая техника использовалась злоумышленниками вкупе со стандартным скиммером, вставленным в слот банкомата таким образом, что его нельзя было увидеть снаружи.

Полиция опубликовала фото, сделанное камерой наблюдения одного из банкоматов, расположенных в городе Херсте, штат Техас. На нем можно увидеть, как неопознанная молодая женщина устанавливает камеру скиммера на ATM.

По словам правоохранителей, женщина управляла синим автомобилем марки Ford Expedition.

Кребс также предупреждает: при вводе PIN-кода старайтесь закрывать вводимые цифры рукой. Это самый простой и надежный способ обезопасить себя от скимминговых схем.

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