МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

МБВ США признало утечку фотографий для распознавания лиц в дарквеб

Министерство внутренней безопасности (МВБ) США наконец признало утечку фотоматериалов, сделанных во время тестирования возможностей системы распознавания лиц. Фотографии появились на площадках дарквеба.

Судя по всему, ответственность за киберинцидент несёт компания Perceptics, собиравшая все данные системы, среди которых были фотографии лиц путешественников, автомобильные номера и информация о страховке.

Изначально МВБ США всячески отрицало факт утечки, однако позже стало ясно, что информация всплыла в дарквебе. В общей сложности неизвестные украли (PDF) 184 тысячи фотографий, как минимум 19 впоследствии были опубликованы в «тёмной сети».

Речь идёт о снимках, сделанных на границах США. Камеры фиксируют каждое лицо и каждую машину, пересекающую эти границы, чтобы выявить преступников или террористов, пытающихся проникнуть на территорию Америки.

Для обработки таких данных Министерство внутренней безопасности привлекало подрядчиков, одним из которых была компания Perceptics. Сотрудники этой организации обрабатывали изображения лиц и автомобилей, пересекавших границу США.

Именно Perceptics ответственна за слив конфиденциальной информации в дарквеб.

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