FireEye опубликовала инструмент для анализа файлов Adobe Flash

FireEye опубликовала инструмент для анализа файлов Adobe Flash

FireEye опубликовала инструмент для анализа файлов Adobe Flash

Компания FireEye выпустила инструмент с открытым исходным кодом под названием FLASHMINGO. FLASHMINGO предназначен для автоматического анализа файлов Adobe Flash. Напомним, что уязвимости в Adobe Flash являются одними из самых распространенных векторов для кибератак.

Известно, что Adobe планирует полностью отказаться от Adobe Flash в 2020 году. Однако некоторый процент организаций все равно останется в зоне риска, так как сотрудники продолжат использовать этот модуль по тем или иным причинам.

Здесь на помощь придет FLASHMINGO, который может использоваться и как отдельный модуль, и как библиотека. Помимо этого, пользователи смогут расширить возможности этого инструмента, так как для него предусмотрена возможность создания кастомных плагинов на Python.

«Мы и по сей день наблюдаем эксплойты для Flash, используемые в семплах вредоносных программ. Именно поэтому мы разработали FLASHMINGO, который поможет автоматически анализировать файлы SWF», — пишет FireEye.

«Наш инструмент позволяет проводить анализ подозрительных SWF-файлов, при этом не тратя на это большого количества ресурсов».

FLASHMINGO использует библиотеку с открытым исходным кодом SWIFFAS, предназначенную для парсинга файлов Flash, которые имеют расширение SWF.

Дополнительные плагины инструмента располагаются в директории «plug-ins». Загрузить FLASHMINGO можно из официального репозитория FireEye на GitHub.

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