Многозадачность ОС Android добавила уязвимостей

Многозадачность ОС Android добавила уязвимостей

Исследователи в области безопасности обнаружили уязвимость ОС Android. Проблема кроется в функциях, обеспечивающей многозадачность системы. Об этом заявил Чуанан Жэнь, специалист в области безопасности университета Пенсильвании, представивший доклад на конференции по безопасности USENIX, проходившей в Вашингтоне.

По словам исследователя, уязвимость открывает двери для многочисленных угроз. Используя эту ошибку, злоумышленники могут провести атаки отказа в обслуживании и следить за действиями пользователя. Он также отметил, что данная уязвимость имеется во всех последних версиях операционной системы и атаки могут быть проведены на любое приложение, установленное на устройстве, передает uinc.ru.

В подтверждение своих слов, исследователь провел атаки перехвата запроса ("task hijacking"), что позволило ему заполучить логин и пароль, установить программу-вымогатель и шпионить за активностью пользователя. Во время исследования изучено около 7 млн приложений, собранных из различных открытых каталогов приложений. Атаки, осуществленные благодаря этой уязвимости, могут затронуть любые приложение, присутствующие на устройстве. О находке ученый сообщил разработчикам, однако, в Google считают, что возможности уязвимости преувеличены, но начали работу по её устранению. По предположению, исправление найденных ошибок последует в следующем обновление ОС Android.

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