Дыры в защитных механизмах 5G позволяют отследить мобильное устройство

Дыры в защитных механизмах 5G позволяют отследить мобильное устройство

Дыры в защитных механизмах 5G позволяют отследить мобильное устройство

На конференции по безопасности Black Hat, которая состоится на этой неделе, эксперты обещают раскрыть уязвимости в защитных механизмах сетей нового поколения — 5G. Специалисты считают, что 5G уязвим перед IMSI-catcher (перехватчик IMSI — уникального идентификатора International Mobile Subscriber Identity, прописанного в SIM-карте) — это устройство маскирует себя под базовую станцию.

Как известно, с помощью таких атак злоумышленник может отследить устройство и даже прослушать звонки цели.

«Одно из достоинств 5G — попытка устранить уязвимости, допускающие атаки с использованием фейковых базовых станций. Идея 5G заключается в том, чтобы не допустить кражу идентификаторов IMSI и IMEI, ограничив отслеживание устройства с их помощью», — объясняет аналитик компании SINTEF Digital Равишанкар Борганкар.

«Тем не менее мы обнаружили, что 5G не способен обеспечить полноценную защиту от такого рода атак».

Одним из наиболее важных нововведений 5G является более совершенная схема шифрования данных устройства, которая призвана исключить возможность распространения информации в виде простого текста.

Однако экспертам удалось найти достаточно лазеек, которые в совокупности позволяют осуществить атаки с поддельными станциями.

Когда устройство «регистрируется» у новой вышки сотовой связи, оно передаёт часть своих идентификационных данных. Как и текущий стандарт 4G, 5G не шифрует эти данные в момент передачи.

В результате исследователи поняли, что могут собрать эту информацию, а впоследствии использовать ее для идентификации и отслеживания девайса в конкретном районе.

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