Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google выпустила стабильную версию Chrome 145 и закрыла в ней 11 уязвимостей, включая три с высоким уровнем риска. Самой серьёзной среди них стала CVE-2026-2313 — use-after-free в компоненте CSS. За её обнаружение исследователь получил $8 тыс. по программе баг-баунти.

Ещё две серьёзные проблемы — CVE-2026-2314 и CVE-2026-2315 — связаны с переполнением буфера в Codecs и некорректной реализацией WebGPU. Эти бреши нашли специалисты Google.

В числе уязвимостей среднего уровня выделяется CVE-2026-2316 — недостаточная проверка политик безопасности во Frames. За неё выплатили $5 тыс. Также закрыта ошибка в модуле Animation (CVE-2026-2317), за которую исследователь получил $2 тыс.

Кроме того, устранены проблемы в Picture-in-Picture и File Input (обе — некорректная реализация), гонка потоков в DevTools и ещё один use-after-free в Ozone. Две уязвимости с низким уровнем опасности затрагивали File Input и механизм загрузок.

В общей сложности Google выплатила исследователям более $18 тыс. вознаграждений.

Новая версия браузера распространяется как 145.0.7632.45 для Linux и 145.0.7632.45/46 для Windows и macOS. О фактах эксплуатации закрытых уязвимостей в дикой среде компания не сообщает. Тем не менее пользователям рекомендуют обновиться как можно скорее.

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