Фишеры продолжают использовать редиректы от Adobe и Google

Фишеры продолжают использовать редиректы от Adobe и Google

Фишеры продолжают использовать редиректы от Adobe и Google

Киберпреступники используют в фишинговых кампаниях ссылки, сгенерированные с помощью сервисов Google и Adobe — это помогает им обходить различные спам-фильтры и перенаправлять пользователей на вредоносные сайты.

Поскольку в таких ссылках, доставляемых пользователям посредством электронных писем, фигурируют домены Google и Adobe, различные фильтры принимают их за легитимные URL от доверенных техногигантов.

На деле же эти ссылки задействуют механизм редиректа, который приводит жертву на сайт злоумышленников.

«Это принцип редиректа использует URL Google и перенаправляет пользователя на тот сайт, который выбрал человек, сгенерировавший эту ссылку. Есть мнение, что данный механизм на руку фишинговым кампаниям, поскольку получатель видит легитимный домен в ссылке», — пишет по поводу этой вредоносной кампании Google.

«Мы же считаем, что на такие индикаторы нельзя полагаться и считать их некой гарантией безопасности URL».

Вот пример такой ссылки от Google: https://www.google.com/url?q=[url]. Вместо «url» злоумышленник может подставить свой сайт.

«В фишинговых кампаниях часто используются подобные редиректы от известных компаний. По таким ссылкам пользователь пройдёт с большей вероятностью, так как подумает, что они от Google или Adobe», — заявили в Adobe.

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