Перевод КИИ на использование российского ПО отложен до 2024 года

Перевод КИИ на использование российского ПО отложен до 2024 года

Перевод КИИ на использование российского ПО отложен до 2024 года

Минцифры России пересмотрело сроки, которые предлагается установить субъектам критической информационной инфраструктуры (КИИ) для перехода на преимущественное использование отечественных продуктов. Крайний срок перевода КИИ на российское ПО сдвинут на 1 января 2024 года, на российское оборудование — на 1 января 2025 года.

Ранее эти дедлайны планировалось обозначить как 2021 и 2022 год соответственно. Новые сроки должен закрепить Указ президента России о мерах по обеспечению безопасности объектов КИИ. Обновленный проект Указа выложен для обсуждения на Федеральном портале проектов нормативных правовых актов.

Согласно этому документу, правительство РФ должно было еще 1 сентября утвердить требования к программному обеспечению и оборудованию КИИ, а также порядок перевода таких объектов на использование продуктов российского производства.

Напомним, к объектам КИИ в России относят информационные системы, автоматизированные системы управления и сети электросвязи, используемые в оборонной, ракетно-космической, горнодобывающей, металлургической и химической промышленности, а также в таких сферах, как энергетика, транспорт, связь, здравоохранение, финансы и наука.

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