DSecRG продемонстрировал эксплоит для клиентского ПО системы «Банк-Клиент»

DSecRG продемонстрировал эксплоит для клиентского ПО системы «Банк-Клиент»

Специалисты исследовательского центра DSecRG, основанного компанией Digital Security, на конференции «Infobez-Expo/ИнфоБезопасность» рассказали о проблемах безопасности в отечественных банковских продуктах. В частности, внимание было обращено на отсутствие у разработчиков процедур тестирования безопасности собственного кода, что приводит к проявлению классических уязвимостей. При этом было рассказано как про ошибки в клиентской части ПО, так и в серверной.



Так, в рамках выступлений специалистами DSecRG был продемонстрирован эксплоит, нацеленный на клиентское ПО системы «Банк-Клиент», который не обнаруживался антивирусами и использовал последние методики для обхода защитных механизмов ОС (DEP/ASLR), что возможно не только потому, что в коде присутствуют ошибки, но и потому, что разработчики часто пренебрегают использованием защитных механизмов операционной системы.

«Все, что было сказано и продемонстрировано, необходимо лишь для того, чтобы банки и разработчики ПО для банков поняли, что взламывать можно все, включая их продукты. Сейчас очень важно поднять качество кода отечественного ПО, ведь найти ошибку, скажем, в “Банк-Клиенте” сейчас легче, чем в популярном западном ПО. Поэтому необходимо обращать внимание на такое положение дел, ведь злоумышленники тоже ищут эти уязвимости и используют их в своих целях, и мы должны максимально усложнить им эту задачу», — подчеркнул Алексей Синцов, ведущий аудитор компании Digital Security.

В целом, за два года работы исследовательского центра DSecRG были обнаружены ошибки в коде большинства популярных банковских решений таких компаний, как BSS, INIST, ЦФТ, R-Style и «Сигнал-КОМ», говорится в сообщении Digital Security. Производители были своевременно уведомлены о данных уязвимостях и сообщили об их успешном закрытии и отправке обновлений всем клиентам.

В связи со спецификой продуктов, в которых были найдены уязвимости, детальная техническая информация опубликована только на закрытом форуме Ассоциации Российских Членов Европей. Более подробную информацию об обнаруженных уязвимостях в банковских продуктах можно получить на сайте исследовательского центра DSecRG.

Источник

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru