GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub улучшил систему двухфакторной аутентификации с помощью WebAuthn

GitHub отныне официально поддерживает веб-стандарт WebAuthn (Web Authentication). По замыслу разработчиков, новые меры помогут усовершенствовать процесс аутентификации и лучше защитят учетные записи пользователей платформы.

До этого GitHub уже поддерживал двухфакторную аутентификацию (2FA), в процессе которой пользователю приходило SMS-сообщение с кодом. Это не самая безопасная практика, так как киберпространство уже знает множество случаев, когда злоумышленники перехватывали SMS со вторым фактором.

Помимо этого, на платформе GitHub можно было использовать приложения для одноразовых кодов и ключи безопасности U2F (Universal Second Factor). При этом U2F — уже довольно старый стандарт.

Внедрение поддержки WebAuthn поможет GitHub поддерживать работу физических ключей безопасности вкупе с браузерами Firefox и Chrome в системах Windows, macOS, Linux и Android. Пользователи iOS смогут воспользоваться браузером Brave и ключом YubiKey 5Ci.

Более того, если вы используете площадку GitHub, у вас теперь есть возможность задействовать ноутбук или телефон в качестве ключа безопасности — с помощью Windows Hello, Touch ID на macOS или сканера отпечатка пальца на Android..

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