Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики системы управления контентом Drupal выпустили патчи, устраняющие две проблемы безопасности, обнаруженные в CMS ранее. К счастью, большинство сайтов эти уязвимости не затрагивают, однако все равно будет нелишним установить обновления.

Пропатчить придется само ядро, так как обнаруженные командой безопасности Drupal бреши способны привести к удаленному выполнению кода. Исходя из идентификаторов обновлений, это первые крупные фиксы в этом году.

Один из патчей (2019-001) устраняет уязвимость в библиотеке PEAR Archive_Tar, которой был присвоен идентификатор CVE-2018-1000888. Атакующий может использовать эту дыру с помощью вредоносного файла tar. Выполнение кода в этом случае достигается путем эксплуатации ошибки десериализации при распаковке архива.

Предположительно, если ваш сайт не обрабатывает архивы tar, вам не угрожает данная брешь. Однако все равно лучше установить обновления, так как злоумышленник, воспользовавшись этой дырой, сможет также удалять данные.

Второй фикс — 2019-002 — исправляет проблему обработки ядром сайта адресов phar:// в операциях с файлами. Чтобы воспользоваться этой брешью, атакующему потребуется создать ситуацию, в которой уязвимый скрипт наткнется на специально созданную вредоносную строку.

Несмотря на то, что патч получил статус критического, не каждая установка Drupal уязвима.

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