В Самаре создали систему, способную пресечь попытки нарушить работу рунета

В Самаре создали систему, способную пресечь попытки нарушить работу рунета

В Самаре создали систему, способную пресечь попытки нарушить работу рунета

Специалисты Самарского университета разработали систему диагностики, позволяющую контролировать качество интернет-связи и оценить влияние внешнего воздействия на работу сегментов Сети. По словам создателей NetTestBox, в мире существуют лишь два аналога — американский и европейский (RIPE Atlas).

Экспериментальный комплекс, как выяснили «Известия», работает на наборе датчиков, устанавливаемых на сетевых узлах. В современных условиях о глобальном охвате говорить не приходится, однако NetTestBox пока можно использовать для контроля связности рунета. Эксперты уверены, что в случае нужды отечественный продукт с успехом заменит RIPE Atlas — систему мониторинга интернета, которую сейчас использует Россия.

«Наша система способна отслеживать все основные параметры работы интернет-сетей, причем делать это точнее и дешевле, чем западные аналоги», — заявил Андрей Сухов, профессор кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета.

Оборудование NetTestBox измеряет такие параметры, как задержка передачи пакетов данных между узлами, качество передачи, уровень потери пакетов, пропускная способность каналов. Синхронизация времени на различных узлах сети осуществляется с помощью спутниковых систем глобального позиционирования.

Собираемая с датчиков информация, как пишет репортер, позволяет отслеживать несанкционированные утечки данных, а также видеть, какая часть интернет-трафика идет через иностранные каналы (в России — 20% передаваемых данных), то есть уязвима в случае переноса конфликта с соседями в киберпространство.

В настоящее время NetTestBox работает в тестовом режиме, объединяя пять устройств. В рунете сейчас числится около 1200 AS-систем; если в каждую установить по датчику, самарские разработчики гарантируют полный контроль этого сектора интернета. (Для сравнения: RIPE Atlas работает на 11 тыс. датчиков, установленных по всему миру, в том числе 400 — в России.)

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru