Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Финский техногигант Nokia пытается найти признаки взлома стороннего вендора после того, как один из киберпреступников разместил объявление о продаже  якобы украденного у компании исходного кода.

Изданию BleepingComputer представители Nokia подтвердили, что корпорация в курсе сообщений о взломе подрядчика и краже внутренних данных.

Ранее некий хакер под псевдонимом IntelBroker утверждал, что ему удалось заполучить исходный код, принадлежащий Nokia, в ходе взлома стороннего подрядчика.

 

По словам IntelBroker, в скомпрометированной базе содержатся SSH- и RSA-ключи, исходный код, логины BitBucket, SMTP-аккаунты, вебхуки и жёстко запрограммированные учётные данные.

Киберпреступник утверждает, что взломать удалось вендора SonarQube, причём с помощью логина и пароля по умолчанию. В результате хакеру якобы удалось добраться до Python-проектов компании, включая принадлежащий Nokia код.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru