В 2020 году число утечек из финансового сектора в России выросло на 36%

В 2020 году число утечек из финансового сектора в России выросло на 36%

В 2020 году число утечек из финансового сектора в России выросло на 36%

Аналитики ГК InfoWatch изучили киберинциденты, в которых утекала конфиденциальная информация из кредитных организаций, а также финансовых и страховых компаний. По данным исследователей, в 2020 году в России таких утечек стало на треть больше.

В общей сложности за прошлый год в мире обнаружили 202 факта компрометации конфиденциальных данных в финансовом секторе. В России же число подобных утечек выросло на 36,5% (с 52 до 71).

Таким образом, в 2020 году российский финансовый сегмент потерял 13,4 миллионов записей пользовательских данных. Аналитики также считают, что часть мировых утечек могла остаться незамеченной из-за пандемии, так как публичные сообщения об утечках могли «уйти в серую зону».

«Аналитический центр InfoWatch постоянно фиксирует растущее число киберинцидентов, связанных с утечками в финансовой сфере. Тем не менее пандемия внесла свои коррективы — наблюдается снижение интереса к теме утечек, которое, однако, совсем не значит, что ситуация внезапно улучшилась», — подчеркнула Наталья Касперская, возглавляющая ГК InfoWatch.

Исследователи также отметили, что в России существенно выше процент утечек, произошедших по вине сотрудников. Например, в нашей стране эта доля равна 82%, в мире — 51%.

Лидером среди каналов утечки в 2020 году оказались «облака» (почти 80%), вторыми — мессенджеры (в мире сервисы обмена сообщениями заняли третье место). Тройку замыкает электронная почта.

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