Новая уязвимость Starbleed позволяет получить полный контроль над FPGA

Новая уязвимость Starbleed позволяет получить полный контроль над FPGA

Новая уязвимость Starbleed позволяет получить полный контроль над FPGA

Программируемая пользователем вентильная матрица (ППВМ, FPGA) считается очень защищённым компонентом. Однако и в ней исследователи обнаружили проблему безопасности. Новая уязвимость получила имя Starbleed, за счёт её эксплуатации потенциальные атакующие могут получить полный контроль над FPGA.

Поскольку сама брешь сидит глубоко в аппаратном компоненте, лишь его замена может полностью устранить риски, связанные с эксплуатацией.

Устройства FPGA используются в облачных дата-центрах, базовых станциях сотовой связи, зашифрованных USB-устройствах и АСУ ТП. Решающим преимуществом FPGA является возможность перепрограммирования пользователем.

Именно эту особенность использовала команда специалистов при обходе защитных мер FPGA. В результате эксперты смогли манипулировать зашифрованным битовым потоком в процессе конфигурации устройства.

«Если атакующие получат доступ к потоку, они также смогут полностью контролировать FPGA. Кроме того, злоумышленники способны выкрасть всю включённую в битовый поток информацию», — пишут исследователи.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru