MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) представила платформу MWS Data Lakehouse — решение для работы с данными разного типа: структурированными, неструктурированными и векторными. Платформа предназначена для задач аналитики, машинного обучения и инференса больших языковых моделей.

Среди возможностей — работа с петабайтами данных, хранение и обработка информации о продажах, логистике, заказах, платёжах и других бизнес-процессах. На базе платформы можно запускать модели для прогноза спроса, расчёта вероятности возврата кредитов, оптимизации маршрутов и других сценариев.

Одно из ключевых отличий — архитектура, которая позволяет независимо масштабировать хранение и вычисления. Это даёт гибкость в управлении ресурсами и помогает экономить: по оценкам MWS, на 40% меньше затрат по сравнению с классическими DWH-решениями. Такой эффект достигается за счёт отказа от дублирования данных, централизованного управления и автоматизации рутинных задач.

Для развёртывания можно использовать Kubernetes и совместимое с S3 объектное хранилище. Платформа поддерживает форматы Apache Parquet и Iceberg, совместима с Greenplum и PostgreSQL, что упрощает миграцию с других систем и позволяет сохранить уже накопленные данные. Есть встроенные инструменты по управлению доступом, шифрованию, маскированию чувствительных данных и аудиту.

Важно, что данные в системе можно обрабатывать параллельно в разных кластерах — в зависимости от команд, приложений или типов запросов. Это снижает риски конфликтов и позволяет избежать повторного копирования данных. Изменение ресурсов происходит динамически, без простоев.

Управление платформой осуществляется через единый интерфейс, где можно настраивать кластеры, пользователей и масштабирование.

MWS Data Lakehouse входит в более широкий стек сервисов MWS Data, который включает решения для хранения, обработки и анализа данных, а также инструменты для автоматизации и работы с ИИ.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru