В Spectre вдохнули новую жизнь — новая атака обходит CPU SMM

В Spectre вдохнули новую жизнь — новая атака обходит CPU SMM

В Spectre вдохнули новую жизнь — новая атака обходит CPU SMM

Исследователям из Eclypsium удалось открыть новый вариант атаки Spectre, который может позволить атакующим восстановить данные, хранящиеся в Режиме системного управления (System Management Mode, SMM).

SMM представляет собой режим исполнения на процессорах x86/x86-64, при котором приостанавливается исполнение другого кода (включая операционные системы и гипервизор), и запускается специальная программа, хранящаяся в SMRAM в наиболее привилегированном режиме.

Специалисты построили свою концепцию на базе опубликованного PoC-кода (proof-of-concept), доказывающего уязвимость Spectre (CVE-2017-5753). Эксперты утверждают, что их способ помогает обойти механизм SMRR и получить доступ к памяти, где выполняются данные SMM.

«Поскольку у SMM обычно есть привилегированный доступ к физической памяти, включая память, изолированную от операционных систем, наше исследование доказывает, что атаки на основе Spectre могут открыть доступ к другим данным в памяти», — говорится в опубликованном Eclypsium отчете.

«Описанная нами схема позволит непривилегированному злоумышленнику считать содержимое памяти, включая ту, что должна быть защищена».

Специалисты продемонстрировали успешную работу PoC-кода с привилегиями уровня ядра.

«Эксплойт уровня ядра позволит атакующим контролировать аппаратную составляющую. Также будет обеспечен доступ к интерфейсам с более высоким уровнем привилегий», — пишут эксперты.

Исследователи полагают, что подобного результата можно добиться и с Spectre v2 (CVE-2017-5715). Напомним, что в начале прошлого месяца корпорация Intel признала, что не будет устранять критические бреши в некоторых процессорах, так как избавиться от уязвимости класса Spectre v2 — слишком сложная задача.

А в начале мая в процессорах Intel были обнаружены восемь новых брешей уровня Spectre. Несколько экспертов уже сообщили о своих находках производителю.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru