Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google и ARM представили функцию защиты Android от дыр в памяти

Google задалась целью снизить риск уязвимостей в Android-устройствах, приводящих к повреждению памяти. Для этого интернет-гигант заручился поддержкой производителя процессоров — ARM, вместе с которым выпустил новую аппаратную функцию «memory tagging extension» (MTE).

По мнению разработчиков, нововведение поможет качественнее бороться с одной из самых больших проблем безопасности в Android. К слову, такого рода уязвимости довольно распространены в написанных на C и C++ программах.

По словам Google, бреши вида memory safety bugs занимают больше половины серьезных проблем безопасности в Android 9. Эти уязвимости обычно возникают при взаимодействии приложений с памятью, как правило, подразумевается переполнение буфера или похожие состояния.

Разработанная функция — MTE — призвана оптимизировать ресурсы для обнаружения подобных проблем безопасности. MTE можно использовать в двух режимах: первый предоставит более подробную информацию о повреждениях памяти, а второй — снизит нагрузку на процессор и обеспечит непрерывное использование.

«MTE в состоянии создавать отчеты об ошибках, которые будут настолько же детализированные, как и созданные ASAN и HWASAN багрепорты», — объясняют в Google.

В результате разработчики приложений смогут использовать MTE для тестирования своей продукции на наличие уязвимостей. При этом гибкость новой функции позволяет провести аудит безопасности в сложных сценариях.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru