Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Проанализировав массовые утечки персональных данных, специалисты компании DeviceLock выделили десять самых популярных связок «имя пользователя-пароль». Исследователи уделили особое внимание паролям россиян.

По словам команды DeviceLock, анализировались почти 5 миллиардов скомпрометированных учётных данных.

К сожалению, как можно судить из результатов, россияне всё ещё недостаточно ответственно подходят к выбору паролей: наиболее популярными оказались «йцукен» и «я».

Также в первую пятёрку вошли «любовь» и «привет», а в десятку — «наташа», «люблю», «максим», «андрей» и «солнышко».

Напомним, что все эти пароли киберпреступники могут легко подобрать в ходе брутфорс-атак, перебирая слова по словарям. Крайне не рекомендуется использовать для защиты аккаунтов слова из словаря.

К слову, в мире ситуация едва ли лучше. Самые популярные пароли за пределами России: «123456», «qwerty» и их вариации вроде «1q2w3e». В десятку также вошли «password» и «111111».

Разумеется, все они тоже известны злоумышленникам, которые при желании взломают учётную запись за считаные минуты.

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