Обновить

Как думает хакер: логика атак на бизнес

Как оценить безопасность компании с точки зрения злоумышленника? Одно дело — знать теорию защиты, другое — понимать логику взлома.

27 марта состоялся очный бизнес-интенсив, реализуемый в рамках курса повышения квалификации «Анализ типовых сценариев компьютерных атак на организации и их последствия» МГТУ им. Н.Э. Баумана совместно с компанией Бастион!

Программа построена на исследовании сценариев реальных компьютерных атак и включает три ключевых блока:

1️⃣ Разведка: как хакер выбирает жертву
2️⃣ Внутренний взгляд: как атака развивается внутри компании
3️⃣ Вас взломали: что делать в первые 24 часа

Спикеры:

  • Дмитрий Калинин, директор департамента по работе с уязвимостями и инцидентами ИБ, Бастион

  • Иван Глинкин, руководитель группы аппаратного тестирования департамента по работе с уязвимостями и инцидентами ИБ, Бастион

Для тех, кто по тем или иным причинам не мог присутствовать очно, представляю полную запись интесива во 📺 ВКонтакте (3 часа 5 минут).

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации