Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

По итогам 2025 года объёмы данных, утёкших из российских компаний из-за использования сотрудниками общедоступных ИИ-сервисов — таких как ChatGPT и Google Gemini — выросли в 30 раз. Такие выводы сделаны на основе анализа сетевого трафика 150 российских организаций, являющихся клиентами ГК «Солар».

В выборку вошли заказчики из разных отраслей, включая ИТ, госсектор, телеком, финансы, ретейл, электронную коммерцию и промышленность.

«Сотрудники загружают в чат-боты фрагменты исходного кода, финансовые отчёты, юридические документы и клиентские базы, чтобы “упростить” рутинные задачи — проанализировать данные, составить саммари или написать код. Таким образом, они неосознанно становятся одной из причин утечек информации», — говорится в отчёте по итогам исследования.

При этом, как отмечают аналитики, у 60% организаций до сих пор отсутствуют формализованные политики, регулирующие использование ИИ-ассистентов. Это существенно повышает риски для бизнеса, в том числе на критическом уровне.

Согласно сентябрьскому исследованию Яндекса и Университета ИТМО, утечки данных через зарубежные ИИ-сервисы стали одним из ключевых факторов перехода компаний на российские аналоги. Тогда о планах полностью отказаться от иностранных решений заявляла примерно треть опрошенных организаций.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru