Взлом криптобиржи BuyUcoin повлек утечку данных 325 000 пользователей

Взлом криптобиржи BuyUcoin повлек утечку данных 325 000 пользователей

Взлом криптобиржи BuyUcoin повлек утечку данных 325 000 пользователей

В даркнете опубликованы данные 325 тыс. клиентов индийской криптовалютной биржи BuyUcoin. Дамп содержит такую информацию, как имя пользователя, номер телефона, email, хешированные пароли, идентификатор налогоплательщика, банковские реквизиты, адрес криптокошелька, детализация заказов, история депозитных операций.

В настоящее время криптосервис BuyUcoin, судя по записи на домашней странице, обслуживает более 350 тыс. зарегистрированных пользователей. Минувшим летом хакерам из группировки ShinyHunters удалось украсть 6 Гбайт данных из плохо защищенной базы MongoDB с резервными копиями файлов.

В ответ на запросы журналистов операторы BuyUcoin попытались приуменьшить размер ущерба, заявив, что данный инцидент затронул лишь 200 записей, содержимое которых не носит конфиденциального характера. Позднее на сайте критобиржи было опубликовано официальное заявление, из которого явствует, что на сервисе запустили расследование и включили трехфакторную аутентификацию (3FA) для всех аккаунтов с активным статусом.

Представители компании также подчеркнули, что 95% активов пользователей находятся в холодном хранилище данных, и никакой взлом серверов им не страшен. В этом году будет произведен апгрейд системы безопасности платформы BuyUcoin, а пока пользователям рекомендуется усилить пароли и не пренебрегать дополнительными средствами аутентификации и подтверждения транзакций.

Количество пострадавших в этом документе не указано.

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