Российская Deception-платформа Xello вошла в реестр отечественного ПО

Российская Deception-платформа Xello вошла в реестр отечественного ПО

Российская Deception-платформа Xello вошла в реестр отечественного ПО

Платформу «Xello Deception» внесли в Единый реестр российских программ ЭВМ и баз данных Министерства цифрового развития, связи и коммуникации РФ. Включение в реестр средств обеспечения информационной безопасности, Систем мониторинга и управления состоялось согласно Приказу Минкомсвязи России от 07.04.2020г.

Суть подхода «Xello Deception» заключается в создании альтернативной реальности для злоумышленника, попавшего в корпоративную сеть. Система создает и активно заманивает злоумышленника в плотную сеть ложных данных, минимизируя вероятность успеха атакующего. Решение действует после того, как «традиционные» средства защиты не справились, и злоумышленник проник в сеть.

Создание реалистичных систем, не зависящих от настоящей инфраструктуры, помогает обнаружить активность злоумышленников раньше, чем те нанесут серьезный ущерб организации. «Наша технология "Dexem с помощью которой можно создать реливантное фейковое окружение очень хорошо себя проявляет в крупных инфраструктурах  компаний заказчиков» - заявляет директор xello Щетинин Александр 

Этапы работы Xello Deception:

  • Создание приманок и ловушек.
  • Внедрение их в корпоративную сеть.
  • Введение в заблуждение злоумышленника за счет приманок и реалистичных ложных целей.
  • Обнаружение несанкционированного проникновения в сеть.
  • Своевременно реагирование на действия злоумышленников.

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