Dabangg — новая форма атаки на процессоры Intel и AMD

Dabangg — новая форма атаки на процессоры Intel и AMD

Dabangg — новая форма атаки на процессоры Intel и AMD

Современные процессоры Intel и AMD уязвимы перед ещё одной формой атаки по сторонним каналам. О новой угрозе, получившей имя Dabangg («бесстрашный»), сообщили специалисты Индийского института технологий (IIT).

Два эксперта — Бисвабандан Панда и Аниш Саксена — опубликовали исследование под названием «DABANGG: Time for Fearless Flush based Cache Attacks» (PDF), в котором подробно описывают новый гипотетический сценарий атаки.

По словам специалистов, Dabangg берёт за основу два вида атак — Flush+Reload и Flush+Flush, которые приводят к утечке данных из процессоров Intel.

Однако новый метод Dabangg, по словам специалистов, может повысить эффективность этих атаках даже в системах с множеством ядер. Более того, описанный метод работает и в операционной системе macOS.

«Мы обнаружили, что в случае Dabangg успешную атаку можно провести даже при наличии значительного системного шума», — пишут эксперты.

Атаки вида Flush+Reload и Flush+Flush направлены на кеш центрального процессора. Например, Dabangg полагается на колебания частоты современного CPU.

При удачном применении нового метода атакующий может перехватить ввод пользователя, извлечь закрытые ключи AES и другие данные с помощью канала между вредоносным процессом и жертвой.

По принципу эта брешь схожа со Spectre, которая также открывает доступ к кешированной информации.

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