Эксперимент по корпусированию процессоров Baikal M завершён из-за дефицита

Эксперимент по корпусированию процессоров Baikal M завершён из-за дефицита

Эксперимент по корпусированию процессоров Baikal M завершён из-за дефицита

Трёхлетний эксперимент по корпусированию процессоров Baikal M на предприятии GS Nanotech в Калининградской области был признан успешным, однако прекращён из-за дефицита компонентов, прежде всего процессорных кристаллов. Несмотря на достигнутые позитивные результаты, продолжить проект не удалось по причине нехватки ключевых элементов.

Об итогах эксперимента рассказал «Коммерсанту» генеральный директор компании «Байкал Электроникс» Андрей Евдокимов.

«Кристаллов сейчас нет или их недостаточно, чтобы собрать чипы и передать их партнёрам. Поэтому мы не стали развивать эксперимент дальше — просто не было такой возможности. В целом я оцениваю результаты позитивно и считаю, что это был шаг вперёд», — прокомментировал Андрей Евдокимов.

По словам генерального директора GS Nanotech Сергея Пластинина, на завершающем этапе удалось добиться выхода годной продукции на уровне 74–85%. Он отметил, что такой показатель можно считать высоким с учётом сложности изделий и небольших объёмов эксперимента — всего несколько десятков чипов. Для сравнения, чтобы достичь выхода в 98%, необходимо выпускать тысячи изделий.

Глава Ассоциации российских производителей электроники Иван Покровский в комментарии «Коммерсанту» отметил, что для полного раскрытия потенциала отечественных предприятий по корпусированию микросхем необходимо возобновить процесс внедрения российской электроники в гражданский оборот.

По его словам, до 2022 года в этом направлении предпринимались определённые шаги, но их реализация была приостановлена из-за санкций и изменений в регулировании.

При этом, подчеркнул Покровский, реализация крупных проектов исключительно силами российских предприятий невозможна. Ситуацию усугубляет раздробленность рынка услуг по корпусированию: каждый участник стремится развивать собственные мощности, что приводит к фрагментации отрасли и снижению её экономической эффективности.

Лидер практики технологического консультирования и партнёр аудиторской компании ДРТ Тимофей Хорошев добавил, что рыночные механизмы в этом сегменте вряд ли смогут работать эффективно, поскольку речь идёт о специфичных и нишевых продуктах, востребованных ограниченным кругом заказчиков.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Whisper Leak: новая атака раскрывает темы диалогов с ИИ даже при шифровании

Исследователи Microsoft рассказали о новом векторе кибератаки под кодовым названием Whisper Leak. Он позволяет злоумышленникам вычислять, о чём человек разговаривает с искусственным интеллектом, даже если весь трафик зашифрован.

Наблюдая за сетевым трафиком между пользователем и языковой моделью, атакующий может анализировать размеры и интервалы передачи пакетов, чтобы определить тему диалога.

При этом содержимое сообщений остаётся зашифрованным, но характер обмена данными оказывается достаточно информативным, чтобы классифицировать разговор.

Как предупредила Microsoft, в зоне риска находятся пользователи, чей трафик может быть перехвачен — например, на уровне интернет-провайдера, в локальной сети или при подключении к общему Wi-Fi.

Исследователи отмечают, что атака может применяться для слежки за темами вроде финансовых операций, политических обсуждений или других конфиденциальных запросов.

Whisper Leak использует особенности потоковой генерации ответов (streaming mode), когда языковая модель отправляет текст постепенно, а не целиком после завершения обработки. Это даёт злоумышленнику возможность фиксировать различия в размерах и частоте пакетов данных, а затем с помощью алгоритмов машинного обучения — таких как LightGBM, Bi-LSTM и BERT — определять, к какой теме относится запрос.

 

По данным Microsoft, при тестировании многие модели — включая решения от Alibaba, DeepSeek, Mistral, Microsoft, OpenAI и xAI — показали точность классификации выше 98%. У моделей Google и Amazon результаты были лучше за счёт иной архитектуры, но и они оказались не полностью защищены.

После уведомления об уязвимости компании OpenAI, Microsoft, Mistral и xAI внедрили меры защиты. Одним из эффективных методов стало добавление случайных текстовых вставок переменной длины в ответы модели. Это делает размеры пакетов менее предсказуемыми и мешает анализировать поток данных.

Microsoft также рекомендует пользователям избегать обсуждения конфиденциальных тем при работе с чат-ботами через общественные сети, использовать VPN, по возможности выбирать непотоковые версии моделей и отдавать предпочтение сервисам, уже внедрившим защиту от подобных атак.

По сути, Whisper Leak показывает, что даже шифрование не всегда гарантирует приватность, если злоумышленник умеет «слушать» не слова, а ритм и объём разговора с искусственным интеллектом.

Подробнее о тёмной стороне искусственного интеллекта, а также угрозах, которые он несёт, можно почитать в нашей статье.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru