АСУ ТП в России стали атаковать чуть реже, но более целенаправленно

АСУ ТП в России стали атаковать чуть реже, но более целенаправленно

АСУ ТП в России стали атаковать чуть реже, но более целенаправленно

Как выяснили специалисты центра исследования безопасности промышленных систем Kaspersky ICS CERT, в первом квартале 2024 года 23,6% компьютеров в сетях российских АСУ ТП столкнулись с проникновение вредоносных программ.

Интересно, что за этот же период в 2023 году таких устройств было 27,9%, то есть имеем снижение на 4,3 процентных пункта. Тем не менее такие атаки становятся более сложными и целенаправленными.

На конференции Kaspersky CyberSecurity Weekend прозвучала мысль, что более сложные кибератаки на АСУ ТП, даже если их меньше, способны нанести серьёзный урон промышленной сфере.

На инфографике ниже эксперты приводят долю компьютеров АСУ в России, на которых были заблокированы вредоносные объекты, по кварталам:

 

Некоторые отрасли в России отметились тем, что в них доля заражённых объектов оказалась выше, чем в среднем по миру. Взять, к примеру, строительство: 24,2% в нашей стране против 23,7% по всему миру. В инжиниринге и у интеграторов АСУ — 27,2% против 24%

Как отметили в Kaspersky ICS CERT, в России особенно наблюдаются атаки киберпреступников на интеграторов, доверенных партнёров и подрядчиков.

 

Самые основные векторы, как и прежде, — фишинг через веб-страницы и по электронной почте. В первом квартале 2024-го в России вредоносные ресурсы были заблокированы на 7,5% компьютеров АСУ ТП.

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