AMD обещает устранить связку опасных уязвимостей в CPU в конце июня

AMD обещает устранить связку опасных уязвимостей в CPU в конце июня

AMD обещает устранить связку опасных уязвимостей в CPU в конце июня

Корпорация AMD планирует устранить три серьёзных бага, затрагивающих процессоры в ноутбуках и встраиваемых системах, в конце июня. К этому времени ожидается выпуск соответствующего обновления прошивки.

Связка уязвимостей, о которых идёт речь, получила имя «SMM Callout». С помощью этих брешей атакующие могут получить контроль над UEFI-прошивкой и, как следствие, взломать компьютер пользователя.

По словам представителей AMD, проблема безопасности затрагивает небольшое количество процессоров, выпущенных между 2016 и 2019 годом — AMD Fusion.

Информация об уязвимостях появилась около десяти дней назад. 13 июня исследователь в области кибербезопасности Дэнни Одлер опубликовал пост на площадке Medium. В нём специалист описывал один из багов связки SMM Callout.

Согласно опубликованной информации, бреши затрагивают режим системного управления (System Management Mode, SMM), работающий на самом глубоком уровне процессоров AMD.

Нетрудно догадаться, что код SMM работает с максимально высокими правами в системе, именно поэтому эксплуатация выявленных уязвимостей представляет для злоумышленников особый интерес.

Успешно используя SMM Callout в атаке, киберпреступник сможет получить контроль не только над операционной системой, но и аппаратной составляющей целевого компьютера.

Эксплуатация этой связки уязвимостей требует либо физического доступа к устройству, либо использования вредоносной программы, которая запустит код с правами администратора. Процесс атаки специалист запечатлел на видео.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru