Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Разработчики из России сократили расходы на ИИ-разметку втрое

Российские исследователи и разработчики из R&D-центра Т-Технологий, AIRI, ВШЭ, Университета Иннополис и Центра практического ИИ Сбера создали ATGen — инструмент, который помогает значительно сократить затраты на сбор и разметку данных для обучения генеративных языковых моделей. По их расчётам, расходы можно уменьшить в три раза.

Разработку представили на конференции ACL 2025 в Вене — одной из крупнейших в области вычислительной лингвистики.

Главная проблема при обучении ИИ для конкретных задач, например в юриспруденции или медицине, — это стоимость данных. Разметка требует либо привлечения экспертов, что дорого, либо значительных затрат на доступ к API больших языковых моделей. ATGen помогает обойтись меньшим объёмом данных — и при этом сохранить или даже улучшить качество модели.

Он работает по принципу активного обучения: модель сама выбирает, какие примеры ей нужны, чтобы эффективнее учиться. Это позволяет сократить объём ручной разметки в 2–4 раза.

ATGen — это не просто код. В нём есть:

  • все современные стратегии активного обучения (AL) для генерации текста,
  • веб-интерфейс для настройки, отслеживания процесса и просмотра результатов,
  • поддержка локальных и облачных языковых моделей, включая OpenAI и Anthropic,
  • поддержка batch API OpenAI — ещё один способ сэкономить на разметке,
  • встроенные инструменты оценки качества моделей.

Разработчики провели серию тестов на четырёх популярных задачах: ответы на вопросы (TriviaQA), решение задач (GSM8K), понимание текста (RACE) и суммаризация (AESLC). Стратегии активного выбора данных, такие как HUDS, HADAS и Facility Location, показали лучшие результаты по сравнению со случайной выборкой.

Оказалось, что чтобы достичь того же качества модели, что и при случайном отборе данных, достаточно размечать всего треть от объёма — это и даёт в итоге трёхкратную экономию.

ATGen объединяет сразу несколько вещей: современные методы активного обучения, автоматическую разметку с помощью больших моделей, удобный интерфейс и инструменты оценки качества. Это упрощает создание кастомных генеративных моделей — даже для небольших команд.

Фреймворк уже выложен на GitHub и распространяется под открытой лицензией MIT.

APT-группировки объединились для атак на КИИ в России

Хактивисты в России всё чаще работают не поодиночке, а «в команде». К такому выводу пришли аналитики RED Security SOC, проанализировав проекты по расследованию целенаправленных атак (APT). По их данным, политически мотивированные группировки переходят от конкуренции к кооперации — и вместе проводят масштабные атаки на крупные российские организации.

Если раньше каждая группа действовала сама по себе, то теперь всё чаще речь идёт о скоординированных кампаниях.

Доля таких коллаборативных атак в 2025 году достигла 12% — это заметно больше, чем годом ранее. По сути, формируется устойчивая модель взаимодействия злоумышленников.

В числе замеченных в совместных кампаниях — GOFFEE, Cyberpartisans-BY и другие группы. О совместных действиях ранее также заявляли Silent Crow, Lifting Zmyi и excobalt. Судя по расследованиям, чаще всего под удар попадают госструктуры и объекты КИИ — промышленность, финансы, энергетика.

Сценарий выглядит всё более «профессионально» выстроенным. Одна группировка отвечает за первичный взлом и закрепление в инфраструктуре. Затем доступ или похищенные данные передаются другим участникам цепочки — уже для деструктивных действий, шифрования, вымогательства или масштабной утечки информации. Каждый участник сосредоточен на своей роли, что повышает эффективность атаки и усложняет её атрибуцию.

Как отмечает ведущий аналитик RED Security SOC Никита Полосухин, происходящее напоминает эволюцию киберпреступности в сторону модели RaaS, когда одни разрабатывают инструменты, а другие их применяют. Теперь формируется целая экосистема: «разведчики», которые тихо собирают данные, могут в любой момент уступить место «штурмовикам», нацеленным на вымогательство или разрушение инфраструктуры.

Для бизнеса это означает новую реальность: защищаться нужно не от одного инцидента, а от цепочки атак, растянутых во времени. Ошибка на любом этапе может обернуться серьёзными финансовыми потерями, репутационным кризисом и простоем критически важных процессов.

Эксперты рекомендуют компаниям, особенно в ретейле, логистике, промышленности и финансовом секторе, провести аудит инфраструктуры на предмет скрытого присутствия злоумышленников. В числе приоритетов — внедрение EDR / XDR-решений, полноценное журналирование событий, регулярные проверки безопасности и круглосуточный мониторинг с реагированием на инциденты — либо своими силами, либо с привлечением внешнего SOC.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru