Представители ПАО «МТС» рассказали, что ее дочерняя компания МТС RED успешно отразила мощнейшую за год DDoS-атаку на сеть телеком-оператора МТС. Мощность атаки составила 207 Гбит/сек.
Компания Arm выпустила бюллетень безопасности и предупредила об уязвимости в драйверах ядра графических процессоров Bifrost и Valhall. При этом сообщается, что уязвимость уже используется хакерами.
Разработчики YouTube экспериментируют со встраиванием рекламы непосредственно в видеопоток, чтобы блокировщикам рекламы было сложнее ее заблокировать.
Пользователи браузера Firefox заметили, что Mozilla заблокировала загрузку нескольких VPN-расширений для пользователей из России. Представители организации пояснили, что это решение связано с «настойчивыми запросами» от Роскомнадзора.
Компания Google выпустила исправления для уязвимостей в своих устройств Pixel и предупредила, что одна из проблем уже использовалась в целевых атаках, в качестве бага нулевого дня.
Голландская служба военной разведки и безопасности (MIVD) предупредила, что последствия китайской кибершпионской кампании, раскрытой ранее в этом году, оказались «гораздо масштабнее», чем предполагалось изначально. В период с 2022 по 2023 год хакеры взломали около 20 000 системам Fortinet FortiGate по всему миру, воспользовавшись критической уязвимостью.
Для подписчиковЗачастую атакующие используют стандартные функции WinAPI для исполнения шелл‑кода. Все эти методы давным‑давно известны любому защитному средству. В статье мы отойдем от проторенного пути и будем использовать иную парадигму — полный отказ от использования WinAPI.
В Великобритании арестованы двое подозреваемых, которые использовали «самодельную мобильную антенну» для рассылки тысяч фишинговых SMS. Правоохранители считают, что в сообщениях подозреваемые выдавали себя за банки «и другие официальные организации».
Компания «Яндекс» выложила в опенсорс библиотеку YaFSDP, которая ускоряет обучение больших языковых моделей — как собственной разработки, так и сторонних, с открытым исходным кодом. Библиотека дает ускорение до 25% (результат зависит от архитектуры и параметров нейросети). С помощью YaFSDP можно расходовать до 20% меньше ресурсов графических процессоров (GPU), которые требуются для обучения.