В Jira пропатчили критическую уязвимость аутентификации

В Jira пропатчили критическую уязвимость аутентификации

В Jira пропатчили критическую уязвимость аутентификации

Atlassian выпустила патчи, устраняющие критическую уязвимость в программных продуктах Jira Service Management Server и Data Center. Атакующие могут использовать эту брешь для получения несанкционированного доступа к затронутым установкам.

Сама уязвимость получила идентификатор CVE-2023-22501 и 9,4 балла по шкале CVSS. Согласно описанию, проблема представляет собой некорректную работу механизма аутентификации. Эксплуатация бреши не требует от злоумышленника высокой квалификации.

«В Jira Service Management Server и Data Center обнаружилась проблема аутентификации, позволяющая атакующему выдать себя за другого пользователя и получить доступ к установке Jira Service Management», — гласит уведомление Atlassian.

«С возможностью записи в директорию пользователя и включённой исходящей почтой в Jira Service Management злоумышленник может добраться до токенов регистрации».

В компании уточнили, что уязвимость не угрожает тем, кто синхронизирован с сервисами Jira через пользовательские директории в режиме read-only, или же тем, кто использует SSO. Баг впервые появился в версии 5.3.0 и затрагивает 5.3.1, 5.3.2, 5.4.0, 5.4.1 и 5.5.0. Патчи доступны с релизами под номерами 5.3.3, 5.3.3, 5.5.1 и 5.6.0.

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