LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

LANtenna Attack позволяет выкрасть данные из физически изолированных систем

Эксперты открыли новый метод извлечения данных, который задействует Ethernet-кабели в качестве передающей антенны. Этот способ интересен тем, что с его помощью можно украсть конфиденциальные данные из физически изолированных систем.

Новый вектор получил имя “LANtenna Attack”, а за его открытием стоят специалисты Центра исследований в сфере кибербезопасности и Университета имени Бен-Гуриона.

«Интересно, что именно кабели, призванные защищать физически изолированные системы, на этот раз сами стали уязвимостью», — объясняют эксперты.

LANtenna Attack позволяет вредоносному коду пробраться в защищённые системы, похитить конфиденциальные данные, а затем передать их в зашифрованном виде с помощью радиоволн, используя Ethernet-кабели в качестве антенн. Затем эти сигналы получит приёмник, расшифрует данные и отправит атакующему.

«Стоит отметить, что вредоносный код может запуститься в процессе на уровне пользователя и спокойно работать из виртуальной машины», — пишут в отчёте «LANTENNA: Exfiltrating Data from Air-Gapped Networks via Ethernet Cables» (PDF) исследователи.

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