Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Как выяснили специалисты, выпущенные на прошлой неделе патчи от Intel, устраняющие проблему нестабильной работы процессоров 13-го и 14-го поколения (Raptor Lake), оказались неработоспособными на ряде системных плат, которые используют расширенное управление питанием.

Новая версия микрокода от Intel ограничивает напряжение, подаваемое к настольным процессорам 13-го и 14-го поколений до 1,55 вольта, что позволяет устранить проблемы, связанные с нестабильной работой данных процессоров — прежде всего Core i7 и Core i9 — в «тяжелых» приложениях.

Но, как оказалось, эти настройки работают только если в BIOS задана опция Intel Default Settings.

Так, на системной плате Z790 Aorus Master X от Gigabyte, как продемонстрировал эксперт по разгону процессоров, скрывающийся под ником Buildzoid, напряжение повышается до 1,56 вольта уже менее чем через минуту после загрузки операционной системы и до максимума в 1,5792 при запуске ресурсоемких приложений.

 

Как отметил автор издания The Register Мэтью Конатсер, даже повышение напряжения до 1,55 вольта достаточно для повреждения процессора.

В результате, как заявили The Register представители ряда крупных компаний, включая HP и Dell, они пока тестируют обновление BIOS, которые включают исправления микрокода от Intel. Релиз запланирован не раннее начала сентября.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru