О том, что в чипсете Intel Puma 6 есть некоторые проблемы, стало известно еще в конце 2016 года, когда пользователи форумов DSLReports начали массово жаловаться на свои устройства. Сначала речь шла лишь о некоторых моделях модемов Arris, но позже стало ясно, что проблема более масштабная.
Как оказалось, баг кроется в работе Intel Puma 6, и эксплуатируя проблему можно устроить на уязвимое устройство настоящую DoS-атаку, значительно урезав скорость жертвы или вообще пректив работу устройства. Пользователи обнаружили, что модемы не справляются даже с нагрузкой в несколько тысяч пакетов в секунду, и атакующий может отправлять пакеты на TCP и UDP порты жертвы, спровоцировав отказ в обсаживании (путем переполнения look-up table),
Так, поток обычных, небольших пакетов мощностью 200 кбит/с, распределенный между портами TCP, UDP и даже ICMP, способен заставить устройство «захлебнуться» данными. Кстати, первыми на проблему обратили внимание геймеры, так как в онлайне даже незначительное latency может повлиять на исход игры.
PoC-эксплоит
На форумах DSLReports сумели разобраться, что подобное поведение в частности демонстрируют устройства Arris SB6190 и Netgear CM700, и даже представили proof-of-concept эксплоит: PHP-код, который «выстреливает» в жертву 5000 UDP-пакетов в секунду, распределяя их между случайными портами. Для осуществления атаки, по сути, достаточно просто узнать IP-адрес цели. К тому же пользователи подсчитали, что устройства на базе Intel Puma 6 теряют порядка 6% пакетов IPv4 или IPv6.
На этой неделе обнаруженная пользователями проблема нашли официальное подтверждение. Так, компания Netgear предупредила своих клиентов о том, что модемы CM700 и C6300 действительно уязвимы перед DoS-атаками и пообещала в скором времени представить патч.
Судя по всему, теперь компании Intel грозит судебный иск, так как юридическая фирма Schubert Jonckheer & Kolbe уже призывает пострадавших пользователей стать участниками коллективного иска против компании.
Ниже приведен список устройств, в работе которых пользователям форумов DLSReports удалось выявить проблемы.
В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.
ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.
К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.
Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.
Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.
Подписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 68398, выдано федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 27.01.2017 Разрешается частичное использование материалов на других сайтах при наличии ссылки на источник. Использование материалов сайта с полной копией оригинала допускается только с письменного разрешения администрации.
