В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

В Сети нашли открытую базу, содержащую данные 1,2 млрд пользователей

Незащищенная база данных, лежащая на неопознанном Elasticsearch-сервере, открыла более миллиарда записей со всего интернета, содержащих данные пользователей социальных сетей и сервисов электронной почты. Любой злоумышленник, знающий адрес сервера, мог просмотреть все эти данные.

Есть в этой истории один странный нюанс: согласно опубликованной Bloomberg информации, никто толком не знает, как пользовательские данные попали в открытый источник.

На утечку информации обратили внимание исследователи в области кибербезопасности Боб Дьяченко и Винни Троя. Размер обнаруженной базы данных составлял 4 Тбайт.

В базе хранилась информация учётных записей пользователей Facebook, Twitter и LinkedIn. В общей сложности эксперты насчитали четыре миллиарда аккаунтов в социальных сетях и 650 миллионов уникальных адресов электронной почты.

Вся лежащая открыто информация затрагивает 1,2 миллиарда людей, использующих популярные онлайн-площадки. Стоит отметить, что в БД не было ни паролей, ни данных банковских карт.

Троя и Дьяченко сообщили об открытой базе данных ФБР. В настоящее время, по словам специалистов, сервер недоступен.

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