Эксперт: ЖЖ не хочет сообщать пользователям об утечке открытых паролей

Эксперт: ЖЖ не хочет сообщать пользователям об утечке открытых паролей

Эксперт: ЖЖ не хочет сообщать пользователям об утечке открытых паролей

Андрей Споров (sporaw), специалист в области кибербезопасности, сообщил о крупной утечке базы пользовательских данных LiveJournal (Живой Журнал, ЖЖ), которая насчитывает 33,7 миллионов записей. Помимо этого, эксперт отметил некорректное отношение представителей ЖЖ к пользователям.

Имеющиеся в базе данные, по словам Спорова, датируются 2012 годом. Примечательно, что пароли содержатся в виде простого текста (не хеши), также они привязаны к электронным ящикам и профилям.

«Поковыряли базу: последний идентификатор создан 31 мая 2012 года», — пишет специалист.

Споров считает, что администрация ЖЖ была в курсе утечки — как минимум два раза в период с 2014 по 2020 год представителей онлайн-площадки ставили в известность.

Специалиста также возмутил подход LiveJournal к информированию пользователей об инциденте. Поскольку до сих пор никого из пострадавших людей не уведомили (даже принудительного сброса паролей не было), зарегистрированные в ЖЖ участники могут столкнуться с серьёзными последствиями.

Rambler Group, владеющий ЖЖ с 2016 года, заявил, что распространяемая об утечке информация является фейком и вбрасывается исключительно для кликбейта.

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