Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

Ботнеты приспособили для майнинга криптовалют и слежки

МВД России выявило случаи использования ботнетов не только для организации DDoS-атак, но и для других преступных целей, таких как майнинг криптовалют и слежка через видеокамеры для подготовки ограблений.

По информации МВД России, которая оказалась в распоряжении ТАСС, участились случаи создания ботнетов на основе систем «умного дома». Ранее подобные сети чаще всего применялись для проведения DDoS-атак, однако злоумышленники всё активнее используют их и для других задач.

Одним из новых и необычных способов эксплуатации бот-сетей стал майнинг криптовалют.

Кроме того, ботнеты нашли применение и в традиционных криминальных схемах, например, при подготовке квартирных краж. Для слежки за жильцами преступники используют не только видеокамеры, но и другие устройства, в частности датчики температуры.

При выборе систем «умного дома» МВД рекомендует отдавать предпочтение оборудованию известных брендов и своевременно обновлять программное обеспечение, включая прошивки устройств. Также ведомство советует тщательно подходить к выбору паролей: они должны быть сложными и уникальными. Помимо этого, рекомендуется изменить название сети, установленное по умолчанию.

В последние годы количество устройств в ботнетах стремительно растёт, главным образом за счёт техники интернета вещей. По итогам 2024 года, на ботнеты приходится 12% всего интернет-трафика в России.

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