Преподаватель из Петербурга собрал тренажер по поиску уязвимостей

Преподаватель из Петербурга собрал тренажер по поиску уязвимостей

Преподаватель из Петербурга собрал тренажер по поиску уязвимостей

ИТ-эксперт из Петербурга открыл на GitHub страничку, где можно потренироваться в поиске уязвимостей. Эксперту надоели старые учебные кейсы, он придумал свои задачи. Сервис будет дополняться.

Платформа, где можно обучать ИБ-специалистов, называется PDMWA.

Сервис собрал один из специалистов компании “Газинформсервис” Сергей Полунин. Эксперт работает в учебном центре ГИС и проводит там занятия по безопасности прикладных систем.

“Мы долгое время разбирали типовые уязвимости на таких сервисах, как DVWA и OWASP Mutillidae II, — рассказывает Полунин Anti-Malware.ru. — С одной стороны, это проверенные рабочие инструменты, но с другой – эти лабораторные работы уже многократно разобраны, и решения находятся в открытом доступе”.

Эксперт решил разработать свой набор заданий в виде единого веб-приложения. Сервис будет полезен тем, кто отвечает в компании за безопасность веб-сайтов, веб-порталов и подобных ресурсов.

 

По ссылке представлены 10 самых частых уязвимостей.

Полунин обещает добавлять новые задания со спецификой финансовых учреждений и логистических компаний.

Добавим, Сергей Полунин возглавляет группу расследования инцидентов Газинформсервиса, их ИБ-команда была участником Blue Team на прошедшем Standoff 10. На Anti-Malware.ru скоро выйдет интервью с экспертом. Следить за анонсами удобно, подписавшись на наш Telegram-канал.

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