Баг в ESXi-версии Nitrogen не позволяет расшифровать файлы даже с выкупом

Баг в ESXi-версии Nitrogen не позволяет расшифровать файлы даже с выкупом

Баг в ESXi-версии Nitrogen не позволяет расшифровать файлы даже с выкупом

Мудрый совет никогда не платить вымогателям особенно значим для жертв Nitrogen: в коде версии шифровальщика для VMware ESXi обнаружена ошибка, из-за которой вернуть файлам первозданный вид не смогут даже сами авторы атаки.

Уплата требуемого выкупа в данном случае бесполезна, жертву могут спасти только предусмотрительно сделанные резервные копии.

Приступая к шифрованию данных на сервере, Nitrogen создает для каждого файла пару ключей Curve25519, сначала приватный, а затем публичный — по идее, на основе приватного, чтобы в результате обмена получить общий секрет и использовать его как ключ ChaCha8 для шифрования данных с последующим сохранением.

Как оказалось, из-за допущенной программной ошибки при загрузке публичного ключа происходит перезапись четырех начальных байтов, и узнать, каков парный ему приватный ключ, больше невозможно.

 

Шифровальщик Nitrogen, по словам исследователей, создан на основе слитых в Сеть исходников печально известного Conti. Первые случаи вымогательства с его помощью были зафиксированы в сентябре 2024 года.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru