Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

На прошедших выходных завершились международные соревнования по этичному хакингу CTFZone 2020, организатором которых выступила компания BI.ZONE. В финал прошли команды из России, Китая, Италии, США, Польши и Японии.

На соревнованиях CTF (Capture The Flag) команды специалистов пробуют свои силы в решении практических задач из области кибербезопасности. За это они получают уникальный набор символов, который как раз и называется «флагом».

Если команда побеждает на турнире CTFZone, она автоматически получает место в финале DEF CON CTF. Всего таких соревнований, открывающих путь в  финал DEF CON CTF, по всему миру шесть.

В этот раз из-за непростой эпидемиологической ситуации финал соревнования проходил онлайн (формат — Attack/Defense). Каждой команде дали по серверу или небольшой сети, функционирование и защиту которой необходимо было поддержать.

Параллельно этичные хакеры должны были выявить как можно больше уязвимостей в сервисах своих противников. Участвующим в конкурсе нужно было продемонстрировать подготовленность во многих областях: безопасность приложений, прикладная криптография, обратный инжиниринг.

После напряжённой борьбы, которая длилась 24 часа, призовой фонд в размере $18 000 достался командам из России и Китая, занявшим первые три места. Первое место досталось российской команде, которая теперь имеет право выступить в финале DEF CON CTF.

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