Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Google добавила Chrome новую функциональность, получившую имя Device Bound Session Credentials. Она привязывает cookies к конкретному устройству, что поможет защитить пользователей от кражи «печенек» и, как следствие, перехвата аккаунтов.

Злоумышленники часто охотятся за файлами cookies, поскольку последние позволяют сразу войти в аккаунт, обойдя даже многофакторную аутентификацию (MFA). Для этого, как правило, используются вредоносные программы — стилеры.

Чтобы защитить пользователя от подобных атак, Google придумала фичу Device Bound Session Credentials (DBSC). Её задача — связать с помощью криптографии ваши cookies аутентификации и ваше устройство.

После включения DBSC сам процесс аутентификации будет связан с конкретной парой закрытого и открытого ключей, сгенерированных через чип Trusted Platform Module (TPM) и безопасно хранящихся на компьютере пользователя.

Таким образом, киберпреступники не смогут получить доступ к вашим аккаунтам даже в том случае, если им удастся украсть cookies.

«Сам принцип кражи “печенек“ потеряет всякую ценность, поскольку DBSC привяжет сессии к устройствам пользователей. Мы полагаем, что результатом станет резкое снижение числа подобных атак», — объясняет Кристиан Монсен из Google.

Сейчас нововведение можно попробовать, пройдя в адресной строке в «chrome://flags/» и активировав функцию «enable-bound-session-credentials».

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