Инфосистемы Джет и Яндекс совместно протестируют GPT для бизнеса

Инфосистемы Джет и Яндекс совместно протестируют GPT для бизнеса

Инфосистемы Джет и Яндекс совместно протестируют GPT для бизнеса

Интегратор «Инфосистемы Джет» и Yandex Cloud запустили совместный прокт JET & YandexGPT Lab. Это лаборатория по разработке и тестированию GPT-решений для бизнеса. Ее эксперты помогут компаниям реализовать пилотные проекты с применением YandexGPT и других технологий.

В лаборатории можно протестировать разработанную большую языковую модель для решения одной из 60 бизнес-задач. Это может быть, например, подготовка скриптов, поиск информации в проектной документации, разработка стратегий энергопотребления, подготовка сценариев тестирования, создание маркетинговых материалов.

Эксперты «Инфосистемы Джет», которые имеют практический опыт внедрения решений на базе больших языковых моделей, помогут компаниям продумать архитектуру решения, обучить модель на данных заказчика, протестировать результаты и оценить ход пилотного проекта. Yandex Cloud предоставит гранты на использование YandexGPT, а также поможет оценить техническую реализацию проекта и дать рекомендации по оптимизации работы технологии. Решения с доказанной эффективностью компании предложат рынку.

Подать заявку на участие в лаборатории можно бесплатно на специальном сайте. Проекты должны соответствовать нескольким критериям:

  • Значимость. Проект должен решать реальную задачу бизнеса;
  • Технологичность. Задачу можно реализовать с помощью технологий Yandex Cloud;
  • Масштабируемость: Решение можно применять для проектов в других областях.

Участие в проекте уже подтвердили несколько крупных компаний разных отраслей и банков.

«Расходы компаний на решения на базе генеративного ИИ увеличиваются, но на российском рынке все еще мало публичных примеров применения этих технологий в задачах бизнеса. Во многом это связано с тем, что на рынке не так много специалистов, которые умеют работать с большими языковыми моделями. Наша лаборатория призвана устранить этот технологический барьер. В течение первого года мы планируем реализовать 10 пилотных проектов (MVP) и продемонстрировать практическую ценность этих технологий для разных отраслей. В дальнейшем мы будем увеличивать темпы разработки», — комментирует Антон Чикин, главный конструктор лаборатории «Инфосистемы Джет».

«Сервисы по машинному обучению — одно из стратегических направлений бизнеса Yandex Cloud. Запуск совместной лаборатории с компанией “Инфосистемы Джет” является важным шагом в развитии сотрудничества с нашим ключевым партнером. С помощью этого проекта мы помогаем развитию экспертизы в области машинного обучения в крупных компаниях, делаем эти технологии более доступными для бизнеса. Продукты Yandex Cloud будут использовать в прикладных задачах компаний из разных отраслей — от промышленности до финтеха», — комментирует Александр Машика, руководитель направления по работе с ключевыми партнерами Yandex Cloud.

Один хакер, ИИ и 72 часа: злоумышленник взломал крупную AWS-инфраструктуру

Одинокий киберпреступник с помощью ИИ провернул атаку на крупную среду Amazon Web Services и смог выжать из жертвы деньги. Об этом рассказала компания Sygnia, которая занимается реагированием на киберинциденты. Главная деталь здесь не в том, что атаковали облако.

Интереснее другое: по оценке Sygnia, один финансово мотивированный злоумышленник сделал за трое суток объём работы, который обычно занял бы недели.

ИИ помог ему ускорить разведку, разработку скриптов, подбор команд и адаптацию под конкретную инфраструктуру жертвы.

Атака не строилась на одной волшебной дыре. Хакер последовательно сцепил слабые места в приложениях, AWS-ресурсах, репозиториях исходного кода, CI/CD-пайплайнах, рантайм-компонентах и хранилищах данных.

В ход пошли поиск учётных данных, сбор секретов, перечисление облачных ресурсов, злоупотребление пайплайнами деплоя, изменение рантайм-среды, доступ к базам данных и эксфильтрация данных.

Первичный доступ злоумышленник получил через ключ доступа AWS, добытый при помощи уязвимости в приложении. Дальше ключ прогонялся через несколько рабочих сценариев: украсть максимум секретов, создать бэкдоры, расширить доступ и собрать данные для давления на компанию. Каждый новый доступ тут же снова отправлялся в этот же конвейер.

Чтобы показать серьёзность намерений, атакующий выполнял в основном обратимые действия: закрывал доступ к S3-бакетам, снижал ёмкость ECS-сервисов до нуля, создавал правила ACL для блокировки сетевого доступа и очищал очереди SQS. То есть демонстрировал: «Я уже внутри, могу ломать сильнее, если не договоримся».

Sygnia подчёркивает: для защиты не так важно, была ли конкретная команда написана человеком или ИИ. Важно другое — скорость. Если атакующий с LLM может за минуты пройти путь, на который раньше уходили часы, ручной разбор SIEM-алертов уже выглядит как попытка тушить пожар чайной ложкой.

Вывод для компаний напрашивается следующий: облако нужно защищать быстрее. Нужны нормальная видимость активов и учёток, жёсткий контроль секретов, защита CI/CD, готовые сценарии изоляции и автоматизированное реагирование. Потому что в эпоху ИИ один человек может атаковать как маленькая команда.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru