Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Компания AMD, один из крупнейших производителей процессоров, опубликовала информацию о двух уязвимостях, позволяющих обойти защитную функцию SEV (Secure Encrypted Virtualization, надёжная зашифрованная виртуализация). Задача SEV — изолировать виртуальные машины и гипервизор, но бреши нивелируют этот механизм.

Уязвимости получили идентификаторы CVE-2020-12967 и CVE-2021-26311. Описания дыр можно найти в исследованиях «SEVerity: Code Injection Attacks against Encrypted Virtual Machines» и «undeSErVed trust: Exploiting Permutation-Agnostic Remote Attestation».

Если киберпреступники задействуют выявленные уязвимости в кибератаках, им удастся внедрить вредоносный код на виртуальную машину даже при активированной защите. Известно, что проблема затрагивает процессоры линейки AMD EPYC: первое, второе и третье поколения.

Владельцам 3-го поколения повезло больше, поскольку риск эксплуатации уязвимостей можно минимизировать с помощью функции SEV-SNP.

Первая брешь — CVE-2020-12967 — как раз допускает выполнение произвольного кода из-за недостаточной защищённости таблицы в AMD SEV/SEV-ES. А CVE-2021-26311 позволяет модифицировать память.

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