Tesla предупредила сотрудников о последствиях утечек информации

Tesla предупредила сотрудников о последствиях утечек информации

Tesla предупредила сотрудников о последствиях утечек информации

3-го мая Tesla разослала своим сотрудникам электронные письма, в которых компания предупреждает о последствиях утечек информации о производстве электромобилей. В итоге проговорившихся служащих может ждать увольнение, уголовная ответственность и судебные иски.

Как пишет CNBC, письма отправила команда безопасности Tesla, в них содержится список недавних мер, предпринятых компанией в отношении сотрудников, допустивших утечки конфиденциальной информации.

В частности, в отправленных уведомлениях упоминался инцидент, в ходе которого некий сотрудник компании загрузил внутреннюю конфиденциальную информацию в свой аккаунт, а затем начал угрожать раскрыть эти данные. По инициативе Tesla было возбуждено уголовное дело в отношении этого служащего.

Помимо этого, электронные письма информируют еще о двух случаях, когда компания подавала иски на экс-служащих. Они обвинялись в краже закрытой информации и коммерческой тайны.

В прошлом месяце мы писали, что компания Tesla второй раз за год теряет начальника информационной безопасности. На этот раз компанию покинул Карл Вагнер, в прошлом проработавший в ЦРУ довольно продолжительное время.

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