Опубликован инструмент для написания бинарных эксплойтов

Опубликован инструмент для написания бинарных эксплойтов

Опубликован инструмент для написания бинарных эксплойтов

Пользователь GitHub под именем t00sh опубликовал инструмент, призванный помочь в написании бинарных эксплойтов. На данный момент этот инструмент поддерживает следующие архитектуры: x86, x86_64, ARM и ARM64.

Утилита, получившая имя rop-tool v2.4.1, доступна для скачивании на GitHub. В список ее возможностей на данном этапе входят:

  • Поиск строк, поиск гаджетов, патчинг, визуализация кучи (heap visualization), дизассемблинг;
  • Раскрашенный результат на выходе;
  • Intel and AT&T flavor;
  • Поддержка двоичного формата ELF, PE и MACH-O;
  • Поддержка большого и маленького endian;
  • Поддержка архитектуры x86, x86_64, ARM и ARM64.

В качестве примеров t00sh приводит следующий список команд:

  • Простой поиск гаджетов — rop-tool gadget ./program
  • Отображение всех гаджетов с синтаксисом AT&T — rop-tool gadget ./program -f att –a
  • Поиск в файле RAW x86 — rop-tool gadget ./program -A x86
  • Поиск «разделенной» строки в бинарнике — rop-tool search ./program -s "/bin/sh"
  • Поиск всех строк в бинарнике — rop-tool search ./program –a
  • Патч бинарника со смещением 0x1000, добавляется «\xaa\xbb\xcc\xdd» и сохраняется как «patched» — rop-tool patch ./program -o 0x1000 -b "\xaa\xbb\xcc\xdd" -O patched
  • Визуализация распределения кучи команды /bin/ls — rop-tool heap /bin/ls
  • Дизассемблинг 0x100 байт по адресу 0x08048452 — rop-tool dis /bin/ls -l 0x100 -a 0x08048452

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru