Две киберпреступные группы не поделили криптовалюту жертв

Две киберпреступные группы не поделили криптовалюту жертв

Две киберпреступные группы не поделили криптовалюту жертв

Две киберпреступные группировки, деятельность которых связывают с массовыми кампаниями вредоносного криптомайнинга, объявили войну друг другу. Эти группы известны под именами Pacha Group и Rocke Group, теперь они стараются скомпрометировать максимально возможное число серверов.

Группа Pacha Group имеет китайские корни, впервые исследователи зафиксировали ее активность в сентябре 2018 года. Злоумышленники устанавливали вредоносный майнер, который детектируется как Linux.GreedyAntd.

Атаки Pacha Group начинаются с компрометации уязвимых серверов за счет брутфорса. В основном атакуются WordPress или PhpMyAdmin, также преступники задействуют известные уязвимости в похожих сервисах.

В качестве оппонентов Pacha Group выступает группировка Rocke Group. Эти два хакерских объединения пытаются всячески подорвать операции друг друга.

За деятельностью обеих киберпреступных групп пристально следили специалисты компании Intezer Labs.

«Детектирование новых образцов вредоносов, используемых группой Pacha Group, находится на низком уровне. Кроме того, заметно очевидное желание Pacha Group найти и уничтожить семплы, которые использует другая группа — Rocke Group», — говорится в отчете Intezer Labs.

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