GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

Исследователи выявили новый вектор атаки на современные процессоры, поддерживающие спекулятивное выполнение. Получивший имя GhostRace способ может привести к учетке конфиденциальных данных.

GhostRace получила идентификатор CVE-2024-2193 и является по своей сути разновидностью Spectre v1 (CVE-2017-5753). Специалисты в отчёте описывают этот класс уязвимостей так:

«С помощью атаки неверного предсказания ветви злоумышленник может превратить все архитектурно свободные от гонок критические области в  “спекулятивное состояние гонки“ (Speculative Race Conditions, SRC) и привести к утечке данных жертвы».

О похожей проблеме под названием SLAM мы писали в декабре 2023 года. Тогда эксперты предупреждали, что она способна вытащить хеш root-пароля из процессоров AMD и Intel.

GhostRace отличается тем, что с её помощью неаутентифицированный атакующий может извлечь произвольные данные из процессора, используя условия гонки для доступа к спекулятивным путям исполняемого кода — атака вида Speculative Concurrent Use-After-Free (SCUAF).

«Любое программное обеспечение (операционная система, гипервизор и пр.), имплементирующее примитивы синхронизации посредством ветвей без каких-либо инструкций сериализации, уязвимо перед SRC. Это касается любой микроархитектуры — x86, ARM, RISC-V», — поясняют специалисты VUSec.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru