Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Усилия Китая по разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ) встречают серьезные затруднения. По оценкам газеты Financial Times, основных причин две: ошибки в ПО и недостатки аппаратного обеспечения.

Чаще всего объектом критики становится продукция Huawei, известная чипами семейства Ascend.

Именно Huawei стал лидером гонки китайских разработчиков, которые пытались заместить продукцию Nvidia, чьи поставки подпали под жесткие ограничения американских властей.

Однако, как сообщили источники Financial Times, которые занимаются исследованиями в области ИИ, Ascend все еще сильно отстают про производительности при первичном обучении. Кроме того, разработки Huawei критиковали за нестабильность работы и недостаточную функциональность фирменного ПО Cann.

Положение осложняют низкое качество кода и плохое документирование ПО от Huawei. На него жалуются даже сотрудники самой компании.

«Когда происходят случайные ошибки, очень трудно выявить их корень из-за плохой документации. Вам нужны талантливые разработчики, которые могут прочитать исходный код, чтобы увидеть, в чем проблема. При этом качество кода низкое», — сообщил источник Financial Times в Huawei.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru