Фалькон Тех перенесла видеоаналитику для Москвы в VK Cloud

Фалькон Тех перенесла видеоаналитику для Москвы в VK Cloud

Фалькон Тех перенесла видеоаналитику для Москвы в VK Cloud

Компания «Фалькон Тех», которая разрабатывает решения в сфере видеоаналитики и компьютерного зрения, перевела ключевые высоконагруженные сервисы в VK Cloud. Переход в облако стал частью более широкой трансформации — компания выстраивает модель полноценного технологического вендора.

Нагрузка у «Фалькон Тех» действительно серьёзная: в системе одновременно работают более 4 000 видеокамер, а ежемесячный объём трафика превышает 500 ТБ.

Данные поступают в реальном времени, и инфраструктура должна выдерживать пики — от утренних часов до сезонных всплесков активности.

На базе VK Cloud развернуты сервисы, которые используются в проектах по интеллектуальному контролю ПДД и парковки, анализу транспортных потоков и мониторингу городской среды. Речь идёт о системах, которые объединяют ИИ-видеонаблюдение и аналитику данных. Сейчас решения применяются в Москве — в том числе в проектах АМПП и МАДИ.

По словам генерального директора «Фалькон Тех» Никиты Чистикова, для компании критично масштабироваться без простоев и с минимальными задержками. Суточный объём данных может достигать десятков терабайт, поэтому инфраструктура должна оперативно адаптироваться к росту нагрузки.

В облаке используются управляемый Kubernetes с автоскейлингом, объектное хранилище и базы данных PostgreSQL и MongoDB. Такая архитектура позволяет обрабатывать интенсивный поток данных и при необходимости быстро наращивать ресурсы.

В VK Tech отмечают, что подобный сценарий типичен для проектов, связанных с городскими сервисами, транспортной аналитикой и системами мониторинга, где важны масштабируемость и стабильность работы под высокой нагрузкой.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru