Эксперты пробили Intel SGX с помощью новой CPU-атаки — SmashEx

Эксперты пробили Intel SGX с помощью новой CPU-атаки — SmashEx

Эксперты пробили Intel SGX с помощью новой CPU-атаки — SmashEx

Недавно выявленная уязвимость затрагивает процессоры Intel и позволяет в случае эксплуатации получить доступ к конфиденциальным данным, хранящимся в анклавах. В определённых условиях данная брешь допускает запуск вредоносного кода в уязвимых системах.

Баг получил идентификатор CVE-2021-0186 и 8,2 балла по шкале CVSS. О ней рассказали специалисты Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETHZ), Национального университета Сингапура и Оборонного научно-технического университета Народно-освободительной армии Китая.

Выявленную уязвимость успешно использовали в векторе кибератаки «SmashEx», с помощью которой потенциальные злоумышленники могут добраться до конфиденциальных данных, хранящихся в анклавах.

«SmashEx представляет собой вектор атаки, использующий Intel SGX SDK и баг повторного входа. Проблема кроется в расширениях SGX (Software Guard eXtensions), позволяющих операционной системе вмешиваться в выполнение анклавы на любом этапе», — пишут исследователи.

Напомним, что SGX были представлены с выходом линейки процессоров Intel Skylake. Они позволяют разработчикам запускать модули в полностью изолированных и защищённых областях памяти.

Если киберпреступник использует уязвимость в атаке, ему удастся нарушить память в анклаве, что приведёт к утечке конфиденциальных данных вроде закрытых ключей RSA. Также атакующий сможет выполнить вредоносный код.

К счастью, Intel выпустила версии SGX SDK 2.13 (для Windows) и 2.14 (для Linux), в которых разработчики попытались нивелировать опасность эксплуатации описанного исследователями бага.

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