Google: Теперь Android-смартфон можно использовать как ключ для 2SV

Google: Теперь Android-смартфон можно использовать как ключ для 2SV

Google: Теперь Android-смартфон можно использовать как ключ для 2SV

Теперь вы можете использовать свой смартфон на Android в качестве ключа безопасности в процессе двухэтапной аутентификации (2SV). Для этого на вашем устройстве должна быть установлена система Android 7 или более новые версии. Такой подход поможет лучше защитить личные аккаунты Google, а также учетные записи Google Cloud.

О нововведении сообщила сама Google в своем блоге. Использование смартфонов в качестве ключей избавит людей от необходимости постоянно носить с собой отдельный физический ключ, необходимый для большинства методов аутентификации.

«Использование современных смартфонов на Android в качестве ключей для аутентификации облегчит жизнь более миллиарду пользователей. Ведь смартфоны всегда с нами, под рукой», — комментирует Роб Садовски из Google.

Американская корпорация предполагает, что новый метод 2SV защитит пользователей от фишинговых атак — даже если злоумышленнику удастся завладеть вашими учетными данными, он ничего не сможет сделать без ключа, который представляет ваш смартфон.

Чтобы активировать эту функцию, выполните следующие шаги:

  1. Добавьте свой Google-аккаунт в смартфон на Android.
  2. Убедитесь, что вы зарегистрированы в 2SV.
  3. На вашем компьютере зайдите в настройки 2SV и нажмите «Добавить ключ безопасности».
  4. Выберите ваш смартфон из списка доступных устройств.

Этот подход основан на стандартах FIDO.

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