Взломщики использовали Java для проникновения в госструктуры

Icefog атаковали США через уязвимость в Java

Согласно информации от «Лаборатории Касперского», группа взломщиков Icefog атаковала американские компании. Для нападения использовалась уязвимости в Java. О кампании хакеров Icefog известно с сентября 2013 года. Существование группы выявила «Лаборатория Касперского», также указавшая на методы атаки, используемые взломщиками.

После публикации нового доклада фирмы, кибер-преступникипрекратили свои операции. Во время просмотра взломанных доменов, эксперты обнаружили домен в Гонконге lingdona[dot]com. Позже выяснилось, что адрес использовала часть вредоносного софта, подключенная к Icefog. Атака осуществлялась благодаря лазейки в Java, которую «Лаборатория Касперского» назвала Javafog. Уловку могут обнаружить только 3 антивирусных движка на VirusTotal.

Согласно данным от антивирусной кампании, Javafog использовали для атаки на три цели США. Нападению подверглась крупная газовая компания, которая работает в нескольких странах. Две организации отчистили систему, после получения данных от Kaspersky. Экспертыкибер-безопастностиутверждают, что вредоносный софт Java не так популярен как хакерское ПО для Windows. Поэтому их труднее обнаружить.

«В одном случае мы видели начало атаки через Microsoft Office. Затем взломщики пытались заразить компьютер Javafog. По нашим наблюдениям хакеры считают взлом через Java более незаметным», — говорится в докладе «Лаборатории Касперского».

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