Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил в OpenSSH дополнительный слой защиты закрытых ключей в памяти (когда они не используются). Таким образом, злоумышленникам будет гораздо сложнее извлечь ключи с помощью атак по сторонним каналам, в ходе которых используются уязвимости в аппаратном обеспечении.

OpenSSH — довольно популярная имплементация протокола SSH, используемая по умолчанию во многих дистрибутивах Linux. OpenSSH помогает устанавливать зашифрованные соединения с удаленными системами.

Идея добавить дополнительный уровень защиты закрытых ключей принадлежит Дэмиену Миллеру, разработчику OpenBSD и исследователю в области безопасности в Google.

Суть нововведений Миллера заключается в применении симметричного шифрования к закрытым ключам OpenSSH, которые хранятся в RAM. По словам Миллера, его подход значительно осложнит атаки вроде Spectre, Meltdown, Rowhammer и RAMBleed.

Напомним, что ранее исследователи продемонстрировали, что с помощью таких атак можно извлечь ключи OpenSSH из оперативной памяти.

Схема этого слоя защиты выглядит следующим образом: загруженные в память ключи находятся там в зашифрованном виде, они расшифровываются лишь в том случае, когда надо подписать что-либо или сохранить ключ.

Миллер отмечает, что это не стопроцентная защита от атак с использованием уязвимостей в аппаратном обеспечении, однако его метод все же может существенно осложнить извлечение ключей при помощи таких атак.

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