Mozilla признала важность защиты Trusted Types, добавит её в Firefox

Mozilla признала важность защиты Trusted Types, добавит её в Firefox

Mozilla признала важность защиты Trusted Types, добавит её в Firefox

Mozilla пересмотрела свою позицию в отношении защитной функциональности Trusted Types. Теперь разработчики готовятся добавить её в Firefox, что должно защитить ресурсы от веб-атак с инъекцией кода.

Фредерик Браун, один из безопасников в команде девелоперов Firefox, обозначил позицию корпорации:

«Мы пересмотрели спецификации и теперь планируем изменить свой подход к стандартам. Сейчас мы осознаём пользу от Trusted Types при отражении XSS-атак на популярные сайты».

Поскольку всё ещё есть некоторые технические ограничения, разработчикам потребуется время на имплементацию защитной технологии. Хоть Mozilla немного запоздала — например, Trusted Types появилась в Chrome 83 и Edge 83 — решение разработчиков очень положительно скажется на общей веб-безопасности.

Задача Trusted Types — снизить риски использования небезопасного ввода и таким образом минимизировать поверхность атаки. Для этого применяются механизмы контентной фильтрации и соответствующие политики.

Специалисты признают, что межсайтовый скриптинг был серьёзной проблемой для Google в 2018 году. А в 2023-м доля XSS составляет всего лишь 4,1% от общего числа багов.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru