Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские исследователи из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и МФТИ предложили метод, который помогает снизить нагрузку на вычислительные ресурсы и ускорить обучение нейросетей в распределённых системах. Работа «Ускоренные методы со сжатыми коммуникациями для гомогенных задач распределённой оптимизации» будет представлена на международной конференции AAAI’25.

Сейчас крупные нейросети содержат миллиарды параметров, и для их обучения часто используют распределённые системы: данные разделяют между тысячами машин.

Однако в таких условиях значительная часть времени уходит на обмен информацией между устройствами, и при неэффективной передаче данных обучение может идти медленнее, чем в централизованном варианте.

Предложенный метод уменьшает количество обменов данными между устройствами, используя гомогенность локальных выборок и сжатие передаваемой информации. Это позволяет синхронизироваться реже и пересылать меньше данных без потери качества модели. Такой подход особенно полезен, если пропускная способность сети ограничена, а задержки мешают быстрому обучению.

По словам Глеба Гусева, директора Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, ключевая задача разработки — снизить коммуникационные издержки. Использование похожести данных и методов сжатия даёт возможность ускорить обучение и уменьшить энергозатраты.

Александр Безносиков, доцент МФТИ, отметил, что в алгоритме объединили ускорение, сжатие и учёт схожести данных. Это позволило добиться рекордно низкой коммуникационной сложности и при правильных настройках значительно сократить время обучения без потери точности — что важно для внедрения ИИ в системах с ограниченными ресурсами, включая сети с edge-устройствами.

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru