Патч для Retbleed может замедлить виртуальные машины Linux на 70%

Патч для Retbleed может замедлить виртуальные машины Linux на 70%

Патч для Retbleed может замедлить виртуальные машины Linux на 70%

Специалисты VMware решили проверить, насколько патч для уязвимости спекулятивного выполнения Retbleed влияет на производительность виртуальных машин в Linux. Результаты тестирования удивили инженеров: соответствующая заплатка может снижать производительность на 70%.

На днях в Linux Kernel Mailing List появился пост, озаглавленный “Performance Regression in Linux Kernel 5.19“. Инженеры VMware делились своими выводами относительно просадки производительности после установки патча для Retbleed.

В частности, специалисты выяснили, что запущенные на гипервизоре ESXi виртуальные машины Linux, использующие версию ядра Linux 5.19, могут замедлиться аж на 70%. Сетевая активность при этом может упасть на 30%.

Также исследователи отметили, что при удалении патча в версии Linux 5.19 уровень производительности возвращается на те же отметки, которые наблюдались на релизах до 5.18. Стоит отметить, что просадка на 70% может серьёзно сказаться на работе приложений, что приведёт к недопустимым для бизнес-процессов задержкам.

Тесты VMware проводились на процессорах линейки Skylake CPU, выпущенных между 2015 и 2017 годами.

Напомним, что о Retbleed стало известно в середине июля. Этот вектор атаки затрагивает процессоры Intel и AMD и может привести к утечке паролей. В том же месяце стало известно, что разработчики устранили Retbleed в Linux, однако выход патча задерживается на неделю.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru