Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Исследователь в области безопасности обнаружил новый метод, позволяющий отслеживать перемещение курсора мыши пользователя, используя исключительно HTML и CSS. Более того, этот метод способен обойти известные технологии защиты от отслеживания.

Как известно, большинство подобных методов отслеживания реализовано с помощью кода JavaScript, встроенного в страницу веб-сайта или в код рекламных объявлений. Это позволяет следить за перемещением пользователя и его взаимодействием с сайтом.

Такие скрипты можно заблокировать с помощью специальных программ и расширений для браузера. Например, неплохо справляются различные блокировщики рекламы вроде AdBlock.

Однако исследователи нашли новый способ, с помощью которого можно отслеживать перемещение курсора мыши на странице определенного сайта. Этот способ отличается тем, что в нем совершенно не участвует JavaScript.

Для этих целей используется только HTML и CSS, что крайне затрудняет блокирование такого метода отслеживания.

Использование этого метода эксперт Дэви Уибирал продемонстрировал в Twitter. Помимо этого, специалист опубликовал видео, в котором показана реализация этой технологии:

Уибирал использовал сетку из DIV, в которых применялся псевдокласс CSS :hover. Этот псевдокласс подставлял новое фоновое изображение каждый раз, когда курсор мыши пользователя двигался вдоль div’ов.

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