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

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru