В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

SonicWall выпустила патчи, которые должны устранить критическую уязвимость, приводящую к SQL-инъекции. Среди затронутых продуктов есть Analytics On-Prem и Global Management System (GMS).

Проблема в безопасности отслеживается под идентификатором CVE-2022-22280, ей присвоили 9,4 балла по шкале CVSS.

Как описывает брешь сама компания, она связана с «некорректной нейтрализацией специальных элементов». В результате условный атакующий, не прошедший аутентификацию, может выполнить инъекции SQL-команд.

«Без достаточной очистки синтаксиса SQL от кавычек в пользовательском вводе сгенерированный запрос может представить ввод как SQL вместо обычных данных», — так описываются баги такого класса у MITRE.

Уязвимости в продуктах SonicWall выявили исследователи H4lo и Catalpa из DBappSecurity HAT Lab. Известно, что дыры затрагивают Analytics On-Prem 2.5.0.3-2520 и более старые версии, а также релизы до GMS до 9.3.1-SP2-Hotfix1 включительно.

Всем организациям, использующим уязвимые версии, стоит обновиться до Analytics 2.5.0.3-2520-Hotfix1 и GMS 9.3.1-SP2-Hotfix-2.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru