В новом релизе Axiom JDK и Libercat устранено 17 уязвимостей

В новом релизе Axiom JDK и Libercat устранено 17 уязвимостей

В новом релизе Axiom JDK и Libercat устранено 17 уязвимостей

Компания Axiom JDK представила новый релиз с критическими обновлениями безопасности для платформы Java Axiom JDK, сервера приложений Libercat и его сертифицированной версии Libercat Certified.

В общей сложности было устранено 17 уязвимостей, включая 6 критических, способных привести к удалённому выполнению кода или отказу в обслуживании.

Что нового в обновлении:

  • Обновление охватывает версии JDK 8, 11, 17, 21 и 24. При необходимости патчи могут быть предоставлены и для более ранних версий.
  • Устранены 5 уязвимостей класса CVE в компонентах security-libs, hotspot, client-libs и JavaFX.
  • Добавлены 652 дополнительных исправления и улучшения.
  • В сервере Libercat и Libercat Certified исправлены ещё 12 уязвимостей, в том числе 6 критичных.

О сервере Libercat:

Libercat — это стандартизованный сервер приложений, созданный на базе Apache Tomcat с учётом требований российского рынка. Он работает на платформе Axiom JDK и обеспечивает совместимость с российским оборудованием, системным ПО и СУБД, что делает его удобным решением для заказчиков, ориентированных на импортонезависимую ИТ-инфраструктуру.

Инспекционный контроль ФСТЭК:

Сертифицированная версия сервера — Libercat Certified — прошла инспекционный контроль во ФСТЭК России. По итогам проверки не было выявлено недекларированных возможностей, а сам продукт признан готовым к применению в системах с повышенными требованиями к информационной безопасности — в том числе на объектах критической информационной инфраструктуры и в государственных информационных системах.

Комментарий разработчика:

«В новых релизах Axiom JDK и Libercat мы устранили критические уязвимости и обеспечили соответствие действующим стандартам безопасной разработки, включая ГОСТ Р 56939-2024. Сертифицированная версия Libercat успешно прошла инспекционный контроль ФСТЭК, что подтверждает её готовность к использованию в защищённых сегментах. Наша задача — снижать риски на уровне платформы и давать ИТ- и ИБ-командам уверенность в устойчивости Java-инфраструктуры, не отвлекая их от стратегических задач», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru