Spotify сбросил пароли пользователей из-за подозрительной активности

Spotify сбросил пароли пользователей из-за подозрительной активности

Spotify сбросил пароли пользователей из-за подозрительной активности

Стриминговый сервис Spotify разослал пользователям уведомления, в которых утверждается, что пароли от их аккаунтов были сброшены. При этом компания не указала точную причину такого шага, а также отказалась уточнить количество затронутых пользователей.

У многих остались вопросы относительно данного поступка Spotify. Люди получили электронные письма, в которых указывалось, что пароли были сброшены «по причине зафиксированной подозрительной активности».

При этом никакой дополнительной информации в письмах не содержалось.

Пресс-секретарь Spotify Питер Коллинс прокомментировал этот инцидент следующим образом:

«В рамках нашей постоянной борьбы с мошенническими действиями на нашей площадке мы уведомили часть наших пользователей о том, что пароли от их учетных записей были сброшены. Это меры предосторожности».

«Мы настоятельно рекомендуем пользователям нашего сервиса не использовать одинаковые учетные данные на разных онлайн-проектах».

Другими словами, есть подозрение, что Spotify столкнулся с кибератакой, в ходе которой злоумышленники пробовали подобрать учетные данные, используя утечки сторонних ресурсов.

Сотрудники TechCrunch, связались с несколькими пользователями, получившими уведомления от стримингового сервиса. Оказалось, что некоторые из них действительно использовали одни и те же связки «логин-пароль» на разных сайтах.

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