Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Линус Торвальдс поддерживает идею создания патча ядра Linux, который призван ограничить действие защитного механизма против атаки Spectre Variant 2. Это обновление отключит одну из систем защиты от Spectre V2 по той причине, что на системах наблюдается потеря производительности вплоть до 50% от общей мощности процессора.

От «замедления» страдают процессоры с включенной технологией Hyper-Threading (HTT) и упомянутой выше функцией безопасности. Напомним, что Hyper-threading — разработанная Intel технология, благодаря которой физический процессор (одно физическое ядро) определяется операционной системой как два отдельных процессора (два логических ядра).

При определённых рабочих нагрузках использование HTT позволяет увеличить производительность процессора. Суть технологии — передача «полезной работы» бездействующим исполнительным устройствам.

В свою очередь, семейство уязвимостей Spectre задало непростую задачу разработчикам, став настоящей головной болью для многих корпораций. Некоторые механизмы, защищающие от Spectre, не совсем сочетаются с Hyper-threading, в результате значительно страдает производительность систем.

В прошлом месяце исследователи создали новую систему, которая способна нивелировать риск атак, основанных на утечках в памяти. Самые знаменитые из такого рода атак — Meltdown и Spectre. Благодаря этим брешам злоумышленники могут использовать принцип работы процессов в памяти, известный как спекулятивное выполнение.

А на прошлой неделе команда из девяти специалистов обнаружила семь новых векторов для CPU-атак. Все три проблемы затрагивают процессоры AMD, ARM и Intel. Две из них являются вариациями Meltdown, остальные пять — вариациями оригинальной Spectre.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru