В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день Pwn2Own 2023 хакнули Windows 11, Tesla, Ubuntu и macOS

В первый день соревнования для хакеров Pwn2Own 2023, проходящего в Ванкувере, исследователям удалось создать рабочие эксплойты для уязвимостей в Tesla Model 3, Windows 11 и macOS. Приз составил 375 000 долларов и электромобиль Tesla Model 3.

Однако первым на Pwn2Own 2023 пробили Adobe Reader: один из специалистов использовал связку эксплойтов для шести дыр. Задача эксперта была задействовать неполные патчи, позволяющие выйти за пределы песочницы и обойти список запрещённых API. Этот вектор принёс исследователю $50 000.

Далее команда STAR Labs продемонстрировала 0-day эксплойт для брешей в Microsoft SharePoint, награда — $100 000. Эти же ребята взломали Ubuntu Desktop с помощью уже известного эксплойта, за это организаторы выдали им $15 000.

Компания Synacktiv получила $100 000 и Tesla Model 3 за успешную атаку вида TOCTOU (time-of-check to time-of-use) на автомобиль Tesla. Специалисты Synacktiv также использовали TOCTOU и уязвимость нулевого дня для повышения прав в macOS. За это им дали $40 000.

Oracle VirtualBox также успешно атаковали с помощью связки эксплойтов для переполнения буфера и OOB-чтения. Это принесло эксперту Qrious Security $40 000.

Windows  тоже не оставили без внимания: 0-day уязвимость, связанная с некорректной обработкой ввода, позволила повысить привилегии в системе.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru