В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

Исследователи компании IOActive, специализирующейся на кибербезопасности, нашли серию уязвимостей в прошивке пассажирского самолета Boeing 787 Dreamliner. Напомним, что саму прошивку раскрыли в прошлом году общедоступные серверы Boeing, что позволило экспертам проанализировать ее.

Стоит отметить, что сами бреши были обнаружены после анализа публично доступной информации и обратного инжиниринга прошивки самолета. При этом анализ проводился на несертифицированной платформе, а тестирование эксплуатации уязвимостей в реальных условиях никто не проводил.

Аппаратно-программная платформа Common Core System (CCS), которой оснащен Boeing 787 Dreamliner, разработана для обеспечения связи, вычислений и возможностей ввода-вывода (I/O). С другой стороны, есть виртуальная система, гарантирующая, что функции изолированы друг от друга.

Как объясняют специалисты IOActive, даже если возникнет ошибка функций или ресурсов платформы, процессы не должны мешать друг другу.

В ходе анализа исследователи обнаружили сотни отсылок к небезопасным вызовам функций в кастомной части имплементации ядра CIS VxWorks. Помимо этого, специалисты нашли дополнительные уязвимые паттерны, среди которых было и переполнение буфера, и DoS, и чтение-запись за пределами границ.

В отчете компании утверждается, что исследователи связались с представителями Boeing по поводу уязвимостей, и те подтвердили их наличие.

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