Второй и третий день Pwn2Own 2019 — взломаны Tesla, Firefox, VMware

Второй и третий день Pwn2Own 2019 — взломаны Tesla, Firefox, VMware

Второй и третий день Pwn2Own 2019 — взломаны Tesla, Firefox, VMware

Второй и третий день конференции Pwn2Own 2019, проходящей в Ванкувере, отметились взломом очередной порции крупных разработок. На этот раз не устояли браузеры Firefox, Edge, Safari, а также Tesla и VMware.

Во второй день Pwn2Own 2019 специалисты проанализировали уязвимости в интернет-обозревателях Microsoft Edge и Mozilla Firefox. К слову, в этом деле опять преуспела команда Fluoroacetate из двух экспертов — Амата Камы и Ричарда Зу.

Экспертам удалось найти JIT-баг в Mozilla Firefox, а также использовать эксплойт, позволяющий запись за пределами границ, который содержится в ядре Windows. Им удалось запустить код на уровне SYSTEM через браузер Firefox — это принесло специалистам $50 000.

Команда также атаковала Microsoft Edge и VMware, используя эскалацию привилегий на уровне ядра, в этом случае эксперты попытались выйти за пределы виртуальной среды. В результате исследователям удалось выполнить код в хосте, что принесло им $130 000.

Третий день Pwn2Own стал печальным для разработчиков Tesla, так как команде хакеров KunnaPwn удалось атаковать компонент VCSEC, принадлежащий автомобилю Tesla Model 3.

Но и тут отметились Амат Кама и Ричард Зу — им удалось использовать баг JIT, чтобы скомпрометировать инфотейнмент-систему Tesla Model 3. Эксперты заработали $35 000.

Напомним, что в первый день знаменитого соревнования хакеров Pwn2Own 2019, которое проходит в Ванкувере, Канада, специалистам удалось взломать браузер Safari от Apple, а также продукты для виртуализации — Oracle VirtualBox и VMware Workstation. В результате исследователи заработали $240 000.

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