Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Silex за несколько часов превратил тысячи IoT-устройств в кирпич

Эксперты в области кибербезопасности предупреждают: новый экземпляр вредоносной программы Silex успел превратить тысячи IoT-устройств в кирпич. Особенно пугает то, что ситуация может стремительно усугубиться.

Silex обнаружил исследователь компании Akamai Ларри Кашдоллар. По словам специалиста, за несколько часов вредонос вывел из строя более 2000 IoT-устройств. Более того, Кашдоллар утверждает, что постоянно фиксирует новые случаи заражения.

Silex портит хранилище атакуемых устройств, сбрасывает правила брандмауэра и стирает сетевые настройки, после чего полностью выводит устройство из строя. Об этом Кашдоллар сообщил в Twitter.

Единственный способ вернуть к жизни пораженные устройства — вручную переустановить прошивку. Своими методами Silex напоминает другую известную злонамеренную программу — BrickerBot.

Напомним, что BrickerBot удалось вывести из строя миллионы устройств по всему миру.

Проблемой Silex заинтересовался и другой исследователь — Анкит Анубхав — ему даже удалось выйти на создателя деструктивной программы. По словам Анубхава, Silex создал подросток, известный под онлайн-псевдонимом Light Leafon.

В ходе атак Silex использует список известных учетных данных, которые вредонос перебирает с целью проникнуть в систему зараженного устройства. Эксперты также вычислили IP-адрес, стоящий за атаками, — 185[.]162[.]235[.]56.

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