AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

AMD и Samsung помогут VMware доделать фреймворк конфиденциальных вычислений

Компания VMware объявила о партнерстве, призванном ускорить создание приложений, пригодных для конфиденциальных вычислений. К ее проекту Certifier Framework for Confidential Computing присоединились AMD, Samsung и участники сообщества RISC-V Keystone.

Концепция конфиденциальных вычислений (Confidential Computing) предполагает защиту используемых данных с помощью аппаратной доверенной среды выполнения (TEE). Приложение и данные на время обработки изолируются — заключаются в анклав, и аппаратные механизмы безопасности блокируют доступ хостовой ОС и прочим кодам, предотвращая стороннее вмешательство и кражу конфиденциальной информации.

Подобные меры предосторожности, по словам VMware, особенно важны для приложений, работающих в многооблачных средах. Однако темпы внедрения конфиденциальных вычислений пока оставляют желать лучшего — из-за сложности создания соответствующих приложений.

Чтобы ускорить процесс, компания запустила проект Certifier Framework for Confidential Computing. Созданный ею фреймворк с открытым исходным кодом состоит из двух частей:

  • библиотека для разработки приложений, способных работать в TEE-средах;
  • масштабируемый Certifier Service — набор серверных приложений для оценки политики и управления отношениями доверия в защищаемой зоне.

Библиотеку, а по сути кросс-платформенный API, можно также использовать для адаптации существующего софта к условиям Confidential Computing. В любом случае стандартизированный API должен облегчить задачу разработчикам.

«Конфиденциальные вычисления обладают значительным потенциалом в отношении защиты приложений, в том числе тех, что работают в многооблачных средах, — заявил Кит Колберт (Kit Colbert), технический директор VMware. — Оказание помощи в принятии и реализации стандарта — это большой вызов».

Компания надеется, что поддержка AMD, Samsung и RISC-V Keystone ускорит создание специализированных кодов для экосистем x86, Arm и RISC-V, и призывает других участников ИТ-сообщества присоединиться к ее проекту.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru