Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Экс-разработчик Windows показал работу ИИ на компьютере из 1970-х

Бывший разработчик Windows Дэйв Пламмер напомнил о том, что вокруг искусственного интеллекта слишком много лишней мистики. На этот раз специалист показал, как базовые принципы работы современных нейросетей можно продемонстрировать буквально на музейном железе — PDP-11, системе конца 1970-х с процессором 6 МГц и 64 КБ оперативной памяти.

Для эксперимента использовалась модель ATTN/11 — это одноголовый однослойный трансформер, полностью написанный на ассемблере PDP-11.

Проект создал Damien Buret, и его идея довольно проста: не гнаться за мощностью, а показать трансформер в максимально «разобранном» и понятном виде.

Задача у модели с виду совсем скромная — научиться переворачивать последовательность из восьми цифр. Но, как объясняет Пламмер, здесь важен не сам фокус с числами, а принцип: системе нужно уловить структуру правила, а не просто запомнить отдельные примеры. Именно в этом, по сути, и проявляется базовая механика, на которой работают большие языковые модели.

Особенно интересно то, насколько крошечной получилась эта демонстрация. В модели всего 1216 параметров, она использует fixed-point arithmetic, а вычисления для прямого прохода ужаты до 8-битной точности.

Модель смогла добиться 100% точности на задаче разворота последовательностей после примерно 350 шагов обучения. На PDP-11/44 с кеш-платой на это ушло около 3,5 минуты. Для машины такого возраста результат выглядит невероятно хорошим.

Пламмер, в сущности, пытался доказать, что суть современного ИИ в очень большом количестве арифметики, повторений и постепенной коррекции ошибок. Просто сегодня всё это происходит в несравнимо большем масштабе и на куда более мощном железе.

Заодно история красиво бьёт ещё в одну точку: в эпоху, когда индустрия всё чаще упирается в дефицит вычислительных ресурсов, старое доброе искусство оптимизации снова становится особенно ценным.

Linux-руткит для разработчиков: Quasar крадёт ключи и токены

Исследователи из Trend Micro обнаружили ранее неизвестный Linux-вредонос Quasar Linux (QLNX). По словам экспертов, зловред нацелен на системы разработчиков и DevOps-среды, а также сочетает в себе функции руткита, бэкдора и способен перехватывать учётные данные.

Главная опасность QLNX в том, что он бьёт не просто по отдельным рабочим станциям, а по окружениям, где живут ключи, токены и доступы к инфраструктуре разработки.

Операторов интересуют npm, PyPI, GitHub, AWS, Docker и Kubernetes, что может открыть прямой путь к атакам на цепочки поставок софта.

По данным Trend Micro, после попадания в систему QLNX старается закрепиться максимально незаметно. Он работает в памяти, удаляет исходный бинарный файл с диска, чистит логи, подменяет имена процессов и убирает следы из переменных окружения, которые могли бы помочь при расследовании.

 

Для устойчивости имплант использует сразу несколько механизмов закрепления: LD_PRELOAD, systemd, crontab, init.d-скрипты, XDG autostart и внедрение в .bashrc. Если один способ не сработает или процесс завершат, у вредоносной программы остаются другие варианты вернуться.

Отдельно исследователи выделяют руткит-составляющую QLNX. Она работает на двух уровнях: через userland LD_PRELOAD и через eBPF-компонент на уровне ядра. Это позволяет скрывать процессы, файлы, сетевые порты и другие следы активности. Причём часть компонентов QLNX динамически компилирует прямо на заражённой машине с помощью gcc.

 

Функциональность у вредоноса внушительная. Он может открывать удалённую оболочку, управлять файлами и процессами, перехватывать учётные данные, собирать SSH-ключи, данные браузеров, облачные и developer-конфиги, содержимое /etc/shadow и буфера обмена. Есть также кейлоггер, снятие скриншотов, мониторинг файловой системы, SOCKS-прокси, TCP-туннелирование, сканирование портов и инструменты для перемещения по сети через SSH.

Trend Micro пока не раскрывает данные о конкретных атаках и не связывает QLNX с определённой группировкой. Масштаб распространения тоже остаётся неясным. На момент публикации зловред детектировали только четыре защитных продукты, поэтому риск незаметного присутствия в инфраструктуре выглядит вполне реальным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru