Российские правительственные хакеры редко используют один код

Российские правительственные хакеры редко используют один код

Российские правительственные хакеры редко используют один код

Опасения ФБР по поводу вторжения «русских хакеров» в процесс выборов президента США подогрел новый отчёт Check Point. Исследователи компании полагают, что Россия вкладывает немалые средства в создание инструментов кибершпионажа.

Update: Опубликованные в отчете гипотезы вызвали много вопросов сторонних экспертов, поэтому компания приняла решения отозвать его на переработку и уточнение. Мы будем обновлять материал по мере поступления новой информации.

По словам Check Point, команде специалистов удалось раскрыть весь масштаб «российской машины для кибератак» — как она организована, какие огромные деньги в неё вливаются.

Исходя из предоставленной компанией информации, Россия построила целую экосистему, способную направлять атаки волнами. Check Point считает, что эта система разрабатывалась годами и теперь от атак России на США будет практически невозможно защититься.

Исследователи Check Point поставили себе задачу — среди множества атак и образцов вредоносных программ найти общие черты и паттерны, чтобы в конечном счёте прийти к пониманию масштабов всей экосистемы «российской машины для кибератак».

Эксперты искали связь между правительственными киберпреступными группами, работающими на разные российские агентства: ФСО, ФСБ, ГРУ. Но в результате Check Point наткнулась на нечто другое.

Аналитики компании заявили, что вышли на хорошо организованную структуру, которую создавали и обкатывали годами. Эта структура якобы призвана осуществлять координированные кибероперации, при этом детектирование и перехват злонамеренных операций затруднили настолько, насколько это возможно.

«Результаты исследования действительно удивляют. Мы нашли доказательства огромных вложений России в разведывательные операции в цифровом пространстве», — подводят итог специалисты Check Point.

Помимо этого, проанализировав около 2 тыс. образцов вредоносов, команда Check Point пришла к выводу, что российские правительственные хакеры редко используют один и тот же код. Если это происходит, то только между группами, работающими на одну спецслужбу.

Исследователи также создали интерактивную карту, которая отражает связь между образцами вредоносных программ из России.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru