Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство России утвердило дорожную карту по развитию высокопроизводительных вычислений и суперкомпьютерной инфраструктуры. Распоряжение подписал премьер-министр Михаил Мишустин. Документ задаёт вектор, как в ближайшие годы в стране будут развивать суперкомпьютеры, грид-технологии и связанные с ними направления, включая алгоритмы искусственного интеллекта.

Государство решило системно заняться тем, без чего сегодня всё хуже работают и наука, и промышленность, и ИИ. Речь идёт о вычислительных мощностях, которые нужны для сложного моделирования, цифровых испытаний, прогноза погоды, разработки новых материалов, лекарств и цифровых двойников.

Одна из ключевых задач дорожной карты — навести порядок в работе суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Для них собираются сформировать единые требования, а также определить понятный порядок доступа для научных организаций и ключевых промышленных предприятий. То есть речь не только о развитии инфраструктуры, но и о правилах её использования.

Документ (PDF) также затрагивает модернизацию уже существующих центров и дальнейшее расширение вычислительных возможностей. Отдельное внимание инициаторы уделяют Национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения, которая объединяет сотни российских вузов и научных организаций.

По состоянию на март 2026 года она уже обеспечивает учёным доступ к существующим суперкомпьютерным центрам, а дальнейшее развитие сети должно упростить работу с большими объёмами данных.

Кроме того, дорожная карта предусматривает подготовку концепции отдельной федеральной научно-технической программы. В её рамках планируется развивать отечественные алгоритмы, методы и программное обеспечение для суперкомпьютерных вычислений в разных отраслях экономики. То есть акцент делается не только на «железо», но и на собственный программный стек.

Есть в документе и образовательный блок. Речь идёт о запуске новых и развитии уже существующих программ обучения, связанных с суперкомпьютерными технологиями и высокопроизводительными вычислениями. И это вполне логично: сама по себе инфраструктура ничего не даст, если для неё не будет специалистов.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru