Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

Обновлённая «Гарда Anti-DDoS» снижает риски простоев при DDoS-атаках

В обновлённой «Гарда Anti-DDoS» разработчики улучшили механизмы фильтрации HTTP-трафика и анализ журналов веб-серверов с применением машинного обучения, что позволяют эффективнее отражать атаки на уровне приложений.

«Гарда Anti-DDoS» направлена на повышение защиты цифровых сервисов и сокращение времени простоя при DDoS-атаках

Система выявления и подавления «ковровых» DDoS-атак теперь работает быстрее благодаря возможности точечной настройки для отдельных объектов защиты.

Оптимизированные методы детектирования и подавления атак сокращают время реагирования, а доработанный интерфейс и подсказки делают настройку более удобной.

По словам руководителя группы продуктов «Гарда Anti-DDoS» Вадима Солдатенкова, автоматизация и машинное обучение помогают упростить защиту от DDoS-атак и снизить нагрузку на персонал. В дальнейшем планируется доработка механизмов выявления и подавления импульсных атак.

Напомним, центр компетенций группы компаний «Гарда» провел исследование DDoS-атак в 2024 году. Один из ключевых выводов — злоумышленники все чаще нацеливаются на сервисы, а не на истощение каналов передачи данных.

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