Google поможет хакерам находить жертв

Google поможет хакерам находить жертв

...

Специалист по компьютерной безопасности Сэми Камкар придумал способ, который позволяет находить местоположение пользователя без его ведома. Идея атаки весьма проста. Каждое устройство, подключающееся к любой компьютерной сети имеет MAC-адрес, — уникальный идентификатор сетевого оборудования.

Есть MAC-адреса и у домашних/офисных роутеров, через которые все большее количество пользователей подключается к сети. Роутер сообщает свой MAC только подключенным непосредственно к нему (по кабелю или посредством WiFi) компьютерам. Однако взломщик сумел обойти это ограничение и при помощи встроенного в страницу скрипта, смог узнать MAC-адрес.

Сама по себе информация про MAC-адрес хоть и не предназначена для разглашения, но и не содержит секретов. Однако, используя сервис геолокации Google, г-н Камкар смог, зная MAC-адрес, установить физические координаты — при помощи базы, собранной автомобилями Google, которые просканировали WiFi-сети. Таким образом в два этапа помимо воли пользователя возможно узнать его местонахождение.

Напомним, что в 2005 году Камкар создал сетевого червя, который добавил миллион друзей в MySpace, используя недостатки интернет-браузеров. Тогда его осудили на три года условно.

Источник

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