Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

В конце прошлого месяца Тара Уилер, старший директор отдела исследований киберугроз и уязвимостей в Splunk, опубликовала список наиболее часто используемых PIN-кодов, которые применяются для защиты смартфонов. По словам Уилер, пользователям следует более ответственно подходить к выбору таких кодов.

Уилер утверждает, что 26% всех смартфонов можно взломать, используя ее список 20 самых популярных PIN-кодов. Сам топ-20 выглядит следующим образом:

  • 1234
  • 1111
  • 0000
  • 1212
  • 7777
  • 1004
  • 2000
  • 4444
  • 2222
  • 6969
  • 9999
  • 3333
  • 5555
  • 6666
  • 1122
  • 1313
  • 8888
  • 4321
  • 2001
  • 1010

Исследование показало, что наиболее часто используемым кодом для разблокировки и подтверждения действий на смартфоне является 1234. За ним идут 1111, 0000 и 1212. Процент их использования соответственно: 11%, 6%, 2% и 1%.

Эксперт считает, что с появлением в нашей жизни разблокировки смартфонов с использованием наших отпечатков пальцев или лица ситуация лишь усугубилась. Это объясняется тем, что люди все больше полагаются на биометрию, считая пароли чем-то устаревшим.

Однако коды все равно стоят на ступень выше в процессе аутентификации (вспомним, что иной раз для активации Face ID или Touch ID нужно ввести пароль), а это значит, что пользователям необходимо помнить — PIN-код должен быть устойчив к взлому.

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