Сенатор США просит ФБР провести расследование в отношении FaceApp

Сенатор США просит ФБР провести расследование в отношении FaceApp

Сенатор США просит ФБР провести расследование в отношении FaceApp

Старший сенатор США от штата Нью-Йорк Чак Шумер призвал ФБР и Федеральную торговую комиссию (FTC) провести расследование в отношении набравшего популярность приложения FaceApp. Напомним, что FaceApp — детище российских разработчиков, в связи с чем Шумера беспокоят вопросы национальной безопасности.

В своем письме, направленном директору ФБР Кристоферу Рэю, Шумер утверждает, что «приложение FaceApp требует полный доступ к персональным фотографиям и данным». Такое положение вещей, по словам Сенатора, «создает риски для национальной безопасности и конфиденциальности миллионов граждан США».

Национальный комитет Демократической партии США (DNC) также разослал кандидатам в президенты предупреждение об опасности использования FaceApp, отмечая при этом, что приложение имеет российское происхождение.

Как передает Reuters, начальник службы безопасности DNC Боб Лорд потребовал, чтобы любой сотрудник, установивший FaceApp, немедленно его удалил.

Стоит отметить, что на сегодняшний день нет никаких доказательств передачи данных российским спецслужбам со стороны FaceApp.

Напомним, что на днях у исследователей в области кибербезопасности возникли вопросы к разработчикам приложения относительно степени конфиденциальности и защищенности данных пользователей. На большую часть вопросов мы ответили в этом материале.

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