Сайт Минобороны России два часа был недоступен из-за DDoS-атаки

Сайт Минобороны России два часа был недоступен из-за DDoS-атаки

Сайт Минобороны России два часа был недоступен из-за DDoS-атаки

Сегодня, 16 июля, официальный сайт Министерства обороны РФ (mil.ru) подвергся DDoS-атаке. Усилия нападающих удалось нейтрализовать, однако они пока не отступились.

Как сообщает ТАСС, атака на Минобороны началась в 10 утра. ИБ-служба военного ведомства приняла соответствующие меры, и в 12:25 упавший сайт заработал в штатном режиме.

«Никаких нарушений в работоспособности программно-технической инфраструктуры сайта Минобороны России не допущено», — заявили журналистам представители Министерства.

Тем не менее, защитники все еще отмечают попытки положить сайт. По имеющимся данным, источник мусорного потока находится за пределами России.

В середине дня Минобороны прокомментировало ситуацию  следующим образом:

«Специалисты службы компьютерной безопасности ведомства успешно нейтрализовали продолжающуюся DDoS-атаку, интенсивность которой не претерпела существенных изменений».

Похоже, сегодняшний инцидент — это продолжение кем-то спланированной акции: вчера дидосеры атаковали сайты госорганов Крыма, а две недели назад пытались нарушить работу прямой линии с Владимиром Путиным. Все эти DDoS-атаки тоже были с успехом нейтрализованы.

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