Популярные менеджеры паролей для Android могут выдать пароли вредоносам

Популярные менеджеры паролей для Android могут выдать пароли вредоносам

Популярные менеджеры паролей для Android могут выдать пароли вредоносам

Специалисты Йоркского университета выявили уязвимости, затрагивающие популярные менеджеры паролей. Эксплуатация этих брешей может привести к краже учётных данных пользователя.

Майкл Карр и Саймак Шахандашти, эксперты Йоркского университета, проанализировали пять программ для хранения паролей: LastPass, Dashlane, Keeper, 1Password и RoboForm.

В результате команда исследователей обнаружила четыре ранее неизвестные уязвимости, одна из которых способна привести к раскрытию учётных данных.

Согласно отчёту (PDF), выявленные проблемы безопасности позволяют замаскировать вредоносное приложение под легитимное и заставить менеджер паролей выдать учётные данные.

Например, Android-версии приложений 1Password и LastPass можно запутать фишинговыми техниками, поскольку они содержат уязвимый механизм автозаполнения паролей. Таким образом, если имя пакета вредоноса будет соответствовать легитимной программе, эти менеджеры паролей выдадут ей сохранённые логины и пароли.

Чтобы провести успешную атаку, злоумышленнику сначала придётся любым способом установить на Android-устройство жертвы вредоносное приложение.

Ещё одна проблема безопасности, обнаруженная экспертами в LastPass, Dashlane, Keeper и RoboForm оставляет учётные данные не до конца защищёнными при копировании в буфер обмена. На компьютерах с установленной Windows 10 логины и пароли можно скопировать из буфера в виде простого текста.

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