Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero рассказала об обнаруженной «чрезвычайно серьезной» проблеме безопасности в ядре операционной системы macOS. Эксперты утверждают, что в некоторых случаях можно провести процесс «копирование во время записи» (Copy-On-Write, COW).

Сама по себе техника COW не является уязвимостью — она используется для управления ресурсами. Но вот имплементация от Apple создает определенные дыры в безопасности, считают специалисты.

Исследователи Project Zero выяснили, что в случае модификации смонтированного образа файловой системы виртуальная подсистема не узнает об этих изменениях. Благодаря этому злоумышленник может выполнить вредоносные действия без ведома смонтированной файловой системы.

«Процесс copy-on-write работает не только с безымянной памятью, но и с маппингом файлов. Это значит, что злоумышленник сможет видоизменить файл на диске, не проинформировав файловую систему — такое поведение является багом», — объясняют эксперты.

«Система macOS позволяет пользователям монтировать образы файловой системы. Если смонтированный образ модифицирован напрямую (через вызов pwrite(), например), эта информация не распространится на смонтированную файловую систему».

Эксперты уведомили Apple о проблеме еще в ноябре 2018 года. Однако до сих пор корпорация не выпустила соответствующий патч. Напомним, что по правилам Google Project Zero информация о баге раскрывается публично, если разработчик не устранил его в течение 90 дней.

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