Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Киберпреступники продают на хакерских форумах и площадках дарквеба более 500 тыс. аккаунтов, принадлежащих пользователям популярного сервиса для видеоконференций Zoom. При этом за каждую учётную запись злоумышленники просят исключительно символичную сумму или вообще отдают бесплатно.

Очевидно, что выставленные на продажу учётные данные злоумышленники добыли с помощью атак вида credential stuffing: сначала преступники использовали базы утечек для подбора рабочих комбинаций «логин-пароль», а затем собрали актуальные учётные данные в список, который сейчас продаётся на хакерских форумах.

По мнению специалистов компании Cyble, преступники хотят укрепить свою репутацию в хакерской среде, именно поэтому они предлагают скомпрометированные данные почти даром.

Доступ к аккаунтам пользователей передаётся через сайты, позволяющие делиться текстовыми данными. Злоумышленники публикуют на этих ресурсах адреса электронной почты и соответствующие им пароли.

На скриншоте ниже представлена часть опубликованных учётных данных, принадлежащих сотрудникам американских университетов.

Проанализировав часть продаваемых данных, эксперты заключили, что добрая их часть уже до этого фигурировала в старых утечках.

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