Хакеры сбросили индексы 1200 баз данных Elasticsearch и требуют выкуп

Хакеры сбросили индексы 1200 баз данных Elasticsearch и требуют выкуп

Хакеры сбросили индексы 1200 баз данных Elasticsearch и требуют выкуп

Эксперты Secureworks (входит в состав Dell Technologies) выявили масштабную вымогательскую кампанию. Злоумышленники получают доступ к плохо защищенным серверам Elasticsearch и заменяют данные в каталоге запиской с требованием выкупа.

Наблюдатели насчитали более 1200 баз данных, уже взятых в заложники, и свыше 450 уникальных предложений заплатить выкуп — суммарно $280 тыс. в биткоинах. Выбранный хакерами способ вымогательства пока не принес успеха: оба используемых Bitcoin-кошелька пока пусты.

Исследователи выявили также четыре email-адреса, предоставляемых жертвам в качестве контактных данных. Текст записки с требованием выкупа (read_me_to_recover_database) во всех случаях сохраняется в поле message индекса, а контактные адреса — в поле email.

 

Не исключено, что злоумышленники используют какой-то скрипт для автоматизации взлома и порчи каталогов. Вывод данных в этом случае эксперты считают маловероятным: хранение бэкапа для тысячи с лишним баз Elasticsearch было бы слишком затратным, поэтому надежда на возврат потерь через выкуп ничтожна.

Количество жертв вымогательства определить не удалось, так как почти все атакованные базы данных хостятся в сетях облачных провайдеров.

Исследователи не преминули отметить, что текущая киберкампания еще раз показала, насколько рискуют те, кто подключает серверы базы данных к интернету, не уделяя внимания настройкам и защите. К сожалению, такие ошибки, грозящие утечками, нередки, и хакеры охотно пользуются этим, проводя массовые атаки на MongoDB, Elasticsearch, Hadoop, в том числе с целью вымогательства.

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