Sukces ukraińskiego wojska. Zdobyli rzadki rosyjski radar

W trakcie wojny w Ukrainie Rosja porzuciła na pastwę ukraińskich żołnierzy sporo różnorodnego sprzętu wojskowego, w tym cenne systemy radarowe. Do tej listy możemy dopisać właśnie kolejne urządzenie tego typu, czyli radar 1L271 Aistyonok, którym zapewne mocno zainteresuje się teraz zachodni wywiad.

Wojna w Ukrainie będzie doskonałą okazją dla zachodniego wywiadu do lepszego zapoznania się z różnorodnym sprzętem używanym obecnie przez armię Rosji. W trakcie konfliktu siły Putina porzuciły bowiem sporo wyposażenia, które trafia potem do ukraińskich żołnierzy i które w niektórych przypadkach zostanie też pewnie wnikliwie przeanalizowane na Zachodzie. W tym gronie znajdzie się pewnie system radarowy 1L271 Aistyonok.

1L271 Aistyonok

1L271 Aistyonok — rzadko widywany radar

Aistyonok to tzw. przeciwbateryjny radar rosyjskich sił zbrojnych służący do namierzania wrogiego ostrzału artyleryjskiego i jego kontrowania przy wykorzystaniu własnej artylerii. Jest to mobilna jednostka, która wykrywa cele z odległości 20 km (w tym także jednostki poruszające się po ziemi), może też namierzyć ostrzał z wrogich moździerzy z odległości 5 km. 1L271 Aistyonok wszedł do służby relatywnie niedawno, w 2008 r. i od tamtej pory był używany m.in. przez siły Rosji w Kaukazie Północnym. Jak widać, radar przerzucono też do Ukrainy, gdzie toczy się zacięty pojedynek między ukraińską i rosyjską artylerią.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *