В первый день Pwn2Own 2024 взломали Windows 11, Tesla и Ubuntu Linux

В первый день Pwn2Own 2024 взломали Windows 11, Tesla и Ubuntu Linux

В первый день Pwn2Own 2024 взломали Windows 11, Tesla и Ubuntu Linux

В первый день соревнования Pwn2Own 2024 для хакеров, походящего в Ванкувере, специалисты успели продемонстрировать эксплуатацию уязвимостей нулевого дня (0-day) в Windows 11, Tesla и Ubuntu Linux.

Ивент начался с того, что специалист Haboob SA Абдул Азиз Харири задействовал эксплойт для уязвимости в Adobe Reader, с помощью которого можно обойти ограничения API и выполнить код в macOS.

За демонстрацию вектора атаки Азиз Харири получил 50 тысяч долларов от организаторов.

Затем компания Synacktiv выиграла Tesla Model 3 и 200 тысяч долларов за взлом электронного блока управления автомобилем. С помощью целочисленного переполнения специалисты справились с задачей менее чем за 30 секунд.

После этого настал черёд VMware Workstation VM , которой занялись эксперты компании Theori Гвангун Юнг и Джуно Ли. Они заработали 130 тысяч долларов за выполнение кода с правами SYSTEM в Windows с помощью переполнения буфера, бреши в UAF и бага неинициализированной переменной.

Исследователи из Reverse Tactics принесли компании $90 тысяч за эксплуатацию двух уязвимостей в Oracle VirtualBox, позволяющих выйти за пределы виртуальной машины и повысить права до SYSTEM.

В конце первого дня Pwn2Own Vancouver 2024 Манфред Пол продемонстрировал атаку на браузеры Apple Safari, Google Chrome и Microsoft Edge. Эксплуатация трёх 0-day помогла специалисту заработать 102 500 долларов.

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