Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Об опасной аппаратной уязвимости Spectre заговорили более шести лет назад. Согласно новому исследованию, даже спустя это время последние модели процессоров от AMD и Intel остаются в зоне риска эксплуатации.

Отчёт (PDF) экспертов Швейцарской высшей технической школы Цюриха описывает обход Branch Predictor Barrier (IBPB) на x86-чипах. IBPB, как известно, является очень важной составляющей защиты от атак спекулятивного исполнения.

Например, сама Intel описывает назначение IBPB следующим образом:

«Механизм управления косвенными ветвями устанавливает своего рода барьер, не позволяющий софту, который выполняется до него, контролировать прогнозируемые цели косвенных ветвей, выполненных уже после этого барьера».

Фактически этот метод используется для противостояния вектору атаки Spectre v2 (отслеживается под идентификатором CVE-2017-5715), который задействует предсказатели косвенных ветвей для спекулятивного выполнения.

В новом исследовании специалисты демонстрируют, как с помощью бага в микроархитектуре Intel (вроде Golden Cove и Raptor Cove) можно обойти IBPB. По словам экспертов, этот вектор — первое практическое применение сквозной межпроцессовой утечки.

 

Проблеме присвоили идентификатор CVE-2023-38575 и дали 5,5 балла по шкале CVSS. Intel уже выпустила патчи микрокода.

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