Внешний злоумышленник может проникнуть в локальную сеть 93% компаний

Внешний злоумышленник может проникнуть в локальную сеть 93% компаний

Внешний злоумышленник может проникнуть в локальную сеть 93% компаний

Как выяснили специалисты компании Positive Technologies, внешний киберпреступник может в 93% случаев пробраться сквозь сетевой периметр и получить доступ к локальной сети атакуемой организации. Более того, в среднем злоумышленник тратит два дня на проникновение во внутреннюю сеть.

Такую статистику удалось получить благодаря тестированию на проникновение, которое специалисты провели среди организаций разных сфер: финансовой (29%), ТЭК (18%), госсектора (16%), промышленности (16%) и ИТ (13%).

В ходе исследования эксперты Positive Technologies смогли пройти сетевой периметр 93% «подопытных» проектов. Как отметила Екатерина Килюшева, возглавляющая исследовательскую группу, в 20% проектов компания провела верификацию недопустимых ИБ-событий.

«В общей сложности нам удалось подтвердить реализацию 71% обозначенных событий. На такую атаку, к слову, злоумышленнику потребуется не больше месяца. Некоторые системы могут сдаться и за считаные дни», — подчёркивает Килюшева.

Что касается уровня защищённости кредитных организаций, они остались одними из самых стойких, однако исследователям всё равно удалось выполнить действия, нарушающие бизнес-процессы банка и влияющие на оказываемые услуги.

Самым главным методом проникновения в корпоративную сеть стал подбор учётных данных, который дал результат в 71% проектов.

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