Эстонский хакер загрузил 286 тыс. фотографий из паспортов сограждан

Эстонский хакер загрузил 286 тыс. фотографий из паспортов сограждан

Эстонский хакер загрузил 286 тыс. фотографий из паспортов сограждан

Эстонские власти сообщили о задержании местного жителя, который воспользовался уязвимостью в правительственной базе данных и загрузил 286 438 фотографий из паспортов эстонцев.

Как отметили правоохранители, своеобразная атака имела место в июле 2021 года. Подозреваемого арестовали на прошлой неделе, 23 июля. Пока полиция не раскрывает личность предполагаемого преступника. Известно лишь, что это мужчина, проживающий в Таллине.

Представители стороны обвинения отметили, что задержанный выявил уязвимость в БД, за которую отвечало эстонское государственное учреждение RIA. Оно же, кстати, управляет государственными ИТ-системами Эстонии.

По словам ответственных лиц, база данных обычно проверяется пятью различными подсистемами. Только после этого она якобы выдаёт удостоверяющее личность фото.

«Подозреваемый обнаружил уязвимость в одном из наших приложений, которое, как оказалось, недостаточно хорошо проверяло валидность запроса», — пишет RIA.

Для эксплуатации дыры нужно было всего лишь предоставить имя гражданина Эстонии вместе с корректным идентификационным кодом.

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