Американцы больше доверяют хранение своих данных Google, а не Apple

Американцы больше доверяют хранение своих данных Google, а не Apple

Американцы больше доверяют хранение своих данных Google, а не Apple

Новое исследование показало, что большая часть американцев доверяет хранение своих данных Google, а не Apple. Также опрос отразил отношение граждан к внедрению бэкдора со стороны ФБР.

Сначала граждан США спросили: откуда они узнали о шифровании. 17,7% заявили, что впервые услышали про это в сериале «Мистер Робот». Ещё 18% вообще никогда не слышали о шифровании.

55,5% полагают, что их данные находятся в безопасности, если они зашифрованы в облаке. При этом 65,2% респондентов согласились с тем, что киберпреступники все равно могут получить доступ к персональной информации, даже если она зашифрована.

Помимо этого, американцев спросили, какой компании они больше всего доверяют хранение своих персональных данных.

Принято считать, что определённым кредитом доверия людей обычно пользуется Apple. Однако исследование показало, что американцы больше доверяют Google.

После интернет-гиганта идёт Amazon, лишь потом — корпорация из Купертино. Процентное соотношение распределилось следующим образом: за Google проголосовало 42,6% опрошенных, Amazon доверяют 38,3% американцев, а Apple — 36,7%.

Результаты исследования представили специалисты компании nCipher.

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