Эксперты УЦСБ выступят на практической конференции для специалистов по ИБ
3月13日，凯悦摄政馆Ekaterinburg将举办一次实用的技术信息安全技术安全Infotex。会议将在几个平行流中进行，以便每个参与者最多获得有用的信息。 UTSSB是活动的合作伙伴。该商业计划在Ampire平台上有20多个演讲者，33个报告和Cybersin。 UTSB的专家将通过主题：控制网络的访问权限，或者要替换Cisco ISE开发经理Alexei Brylyakov会提供俄罗斯的解决方案，以管理对网络的访问 - EFROS DO NAC，强调其功能性，可扩展性，并且与任何基础架构的一体化可能性相比。 Ilya Lozova开发经理将比较制造商和集成商的方法，并提供成功互动的
作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来 - 从kubernetes的角色[…]
УЦСБ и T1 Облако обеспечат непрерывный мониторинг кибербезопасности в облаке
俄罗斯联邦IB-15中央执行委员会的联邦系统集成商和俄罗斯领先的俄罗斯提供者之一的T1 Cloud（IT Handing T1）总结了战略合作伙伴关系。双方将结合云中信息安全监控中心（SOC）开发的努力，这将大大提高其发布的信息系统的保护水平。合作协议于2025年2月21日在乌拉尔论坛“金融网络安全”签署。伙伴关系涉及关注云中信息安全性（IB）信息系统的监视以及对IB事件的操作响应。云解决方案的架构涉及将事件放置在该服务客户的云基础架构中。自动模式下的监视系统将汇总和处理来自网络设备，服务器和应用程序的大量事件，以及通过相关的关联规则，以识别信息安全事件的怀疑，这将对专家进行统计模型和机器学习
Weekly Review 21 February 2025
我在上周发布的一些有趣的链接（我还将这些链接发布在Mastodon，Threads，NewsMast和Bluesky上）：关于AI培训数据的版权侵犯的第一个法院案件之一已在AI培训数据中结束。收割机的损失： https://www.theverge.com/news/610721/thomson-reuters-ross-intelligence-ai-copyright-infringementai需要民主化以充分实现其好处：https://wwww.kdnuggets.com/bridgets.com/bridget-gap-gap - 民主化 - 远景被视为和无知的民族自身利益只会导致更
The Pattern Beneath: USAID And The Architecture Of Perception
下面的模式：美国国际开发署和约书亚·斯泰尔曼（Joshua Stylman）通过替代者（USAID）撰写的感知建筑，美国国际发展机构（USAID）长期以来一直将自己描绘成美国的人道主义援助组织，为发展中国家提供援助。它的年度预算近400亿美元，在100多个国家 /地区的运营中，它代表了世界上最大的外国援助机构之一。但是最近的披露揭示了它的真实本质是更系统的：全球意识的建筑师。考虑：路透社是世界上最值得信赖的新闻来源之一，是为“大规模的社会欺骗”和“社会工程辩护”获得了美国国际开发署的资金。尽管有关这些计划的确切范围的辩论，但含义令人震惊：美国政府机构的系统性现实建设机构支付了全球最依赖的资料来
Quantum Encryption Breakthrough Uses Light and Color to Create an Unhackable Internet
随着量子计算机威胁传统加密，研究人员正在开发量子网络以实现超安全通信。莱布尼兹大学的科学家汉诺威（Hannover）率先使用轻频率提高了一种新方法来增强量子键分布。这一突破会降低复杂性，削减成本，并为可扩展的，防轻度量子互联网基础架构铺平道路。对数据安全的威胁不断上升[...]
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 5: The Training
在我系列的第五部分中，我将概述创建一个用于培训图像分类模型，评估性能和准备部署的docker容器的步骤。 AI/ML工程师希望专注于模型培训和数据工程，但现实是，我们还需要了解基础架构和力学[…]从机器学习工程师那里进行的邮政学习 - 第5部分：培训首先出现在朝向数据科学。
Complete Guide: Kore.ai vs. ChatGPT for Business and Tech
选择正确的 AI 解决方案是塑造技术堆栈和优化业务流程的关键。在这份关于 Kore.ai 与 ChatGPT 的完整指南中，我们探讨了这两个领先的 AI 平台如何增强您的运营、提高效率和扩展您的业务。以下是本系列分享的见解的回顾：技术堆栈集成：在 Kore.ai 与 ChatGPT：哪种 AI 最适合您的技术堆栈？中，我们讨论了 Kore.ai 如何无缝集成到您现有的企业基础架构中，提供 40 多个渠道的自动化工作流程。ChatGPT 提供了创造力，但需要更多定制才能实现深度系统集成。商业应用：在 Kore.ai 与 ChatGPT：哪种 AI 最适合您的业务？中，我们探讨了 Kore.ai
开发人员一旦遭遇瓶颈，情况通常十分严峻。横亘在生产力提升路径上的往往是同样的五大障碍。这些问题听来是否耳熟？“我没有自己的空间用来在共享模型前先行实验。”“模型开发过程旷日持久。”“我们所需的基础架构成本过高。”“很难跟踪版本更新。”“每个人使用相同数据集得出的结果并不相同。”SAS 和 AWS 共同编写的这本电子书将详细探讨上述障碍，同时介绍如何借助 SAS® Viya® Workbench 克服这些障碍。让阻碍生产力的问题成为过去式。
Deploy Amazon SageMaker pipelines using AWS Controllers for Kubernetes
在本文中，我们展示了熟悉 Jupyter 笔记本和 SageMaker 环境的 ML 工程师如何与熟悉 Kubernetes 和相关工具的 DevOps 工程师高效合作，设计和维护具有适合其组织的基础架构的 ML 管道。这使 DevOps 工程师能够使用他们习惯的同一套工具和环境来管理 ML 生命周期的所有步骤。
Ransomware groups target Veeam Backup & Replication bug
发现多个勒索软件组织利用 Veeam Backup & Replication 中的漏洞 CVE-2023-27532。漏洞 CVE-2023-275327（CVSS 评分为 7.5）影响 Veeam Backup & Replication 组件。攻击者可以利用此问题获取存储在配置数据库中的加密凭据，从而可能获得对备份基础架构主机的访问权限。[…]
Hyper-V Unveiled: Best Practices for Efficient Hyper-V Backup
虚拟化已成为现代 IT 基础架构的基石，使组织能够在单个物理服务器上运行多个虚拟机 (VM)。在虚拟化领域，Microsoft 的 Hyper-V 脱颖而出，成为创建和管理虚拟机的强大、可扩展的解决方案。然而，数字化的优势伴随着确保您的责任……文章 Hyper-V 揭秘：高效 Hyper-V 备份的最佳实践首先出现在 1redDrop 上。
Deploying MLflow in GCP Using Terraform: A Step-by-Step Guide
管理和部署 ML 基础架构的复杂性不断增加，确实令人生畏。前段时间，我们分享了“在 Google Cloud Platform 上设置 MLflow 的分步指南”，该指南广受好评。然而，随着时间的推移，技术的进步为我们提供了简化和自动化此过程的潜力 […]文章使用 Terraform 在 GCP 中部署 MLflow：由 DLabs.AI 提供的分步指南。
DLabs.AI Joins Google Cloud Partner Advantage Program
产品：Google Cloud 我们很高兴地宣布，DLabs.AI 作为服务合作伙伴加入了 Google Cloud 合作伙伴优势计划。作为 Google Cloud 合作伙伴，DLabs.AI 为客户提供了快速轻松地将其当前环境转变为可靠、创新的云基础架构的能力。其机器学习、大数据和云工程专业知识，[…]文章 DLabs.AI 加入 Google Cloud 合作伙伴优势计划，由 DLabs.AI 提供。
Introduction to Kubernetes with Google Cloud: Deploy your Deep Learning model effortlessly
什么是 Kubernetes？它背后的基本原理是什么？为什么它可能是部署机器学习应用程序的最佳选择？它提供哪些功能来帮助我们维护和扩展基础架构？如何在 Google Cloud 中设置一个简单的 Kubernetes 集群？
Chris Lattner: Compilers, LLVM, Swift, TPU, and ML Accelerators
Chris Lattner 是 Google 的高级总监，负责多个项目，包括 CPU、GPU、TensorFlow 的 TPU 加速器、TensorFlow 的 Swift，以及幕后进行的各种机器学习编译器魔法。他是世界上编译器技术的顶级专家之一，这意味着他深刻理解硬件和软件如何结合在一起创建高效代码的复杂性。他创建了 LLVM 编译器基础架构项目和 CLang 编译器。他领导了 Apple 的主要工程工作，包括创建 Swift 编程语言。他还曾在特斯拉短暂担任自动驾驶软件副总裁，当时特斯拉从头开始为自动驾驶仪构建内部软件基础架构。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://le
