Google 14 лет хранил пароли G Suite в нехешированном виде

Google 14 лет хранил пароли G Suite в нехешированном виде

Google 14 лет хранил пароли G Suite в нехешированном виде

Американский интернет-гигант Google упустил одну важную вещь, когда обеспечивал безопасность паролей своих корпоративных клиентов. Оказалось, что компания хранила пароли в виде простого текста на протяжении 14 лет.

Проблема возникла в 2005 году, она затрагивает исключительно пользователей G Suite. Причина крылась в имплементации уже порядком устаревшей функции, которая позволяла настраивать и восстанавливать пароли вручную.

У администраторов G Suite был доступ к специальной консоли, которая позволяла настраивать учетные записи для новых сотрудников компании. Как правило, пароли сначала хешировались, а только затем сохранялись в инфраструктуре Google.

Однако сегодня вице-президент по разработке в Google Сюзанн Фрей заявила, что ошибка в имплементации привела к тому, что копии нехешированных паролей также хранились в системах Google.

Эта ошибка была исправлена. Помимо этого, интернет-гигант подчеркнул, что никаких признаков несанкционированного доступа или злоупотребления этими данными нет.

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