Вредонос Gafgyt эксплуатирует пятилетнюю уязвимость в роутерах Zyxel

Вредонос Gafgyt эксплуатирует пятилетнюю уязвимость в роутерах Zyxel

Вредонос Gafgyt эксплуатирует пятилетнюю уязвимость в роутерах Zyxel

Ботнет Gafgyt увеличил число атак с эксплуатацией уязвимости в устаревших маршрутизаторах Zyxel P660HN-T1A. По данным Fortinet, в день насчитываются тысячи таких кибератак.

Речь идет о критической бреши под идентификатором CVE-2017-18368, которая получила 9,8 балла по шкале CVSS. Она затрагивает функцию Remote System Log и позволяет внедрить команды неаутентифицированному пользователю.

Самое интересное, что уязвимость получила патч в 2017 году, а Zyxel неоднократно предупреждала о необходимости установить заплатки. Тем не менее успешные атаки продолжаются, что говорит о наличие в Сети дырявых устройств.

Специалисты Fortinet в настоящее время наблюдают в среднем 7100 атак ежедневно. Такой темп киберпреступники взяли в начале июля 2023 года и держат до сих пор.

«На момент 7 августа 2023-го FortiGuard Labs продолжает отслеживать кибератаки с эксплуатацией пятилетней уязвимости. Мы уже заблокировали попытки проникновения более чем на тысячу устройств», — гласит отчет экспертов.

 

Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры США (CISA), кстати, тоже предупреждало об эксплуатации CVE-2017-18368. А Zyxel опубликовала свои рекомендации здесь.

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