🐧 Linux: быстро проверить открытые порты и сетевые соединения
Старый, но всё ещё полезный вариант:
Покажет TCP/UDP-порты, которые сейчас слушает система.
Активные соединения:
Какие процессы держат порты:
Что значат ключи:
Важно:
Актуальная замена:
и с процессами:
Полезно, когда нужно быстро понять, кто слушает порт, какие сервисы торчат наружу и есть ли неожиданные сетевые соединения.
Старый, но всё ещё полезный вариант:
netstat -tulnПокажет TCP/UDP-порты, которые сейчас слушает система.
Активные соединения:
netstat -anКакие процессы держат порты:
sudo netstat -tulpnЧто значат ключи:
-t — TCP -u — UDP -l — listening sockets -n — без DNS, только IP и номера портов -a — все соединения -p — процесс, использующий портВажно:
netstat во многих современных дистрибутивах уже считается legacy.Актуальная замена:
ss -tulnи с процессами:
sudo ss -tulpnПолезно, когда нужно быстро понять, кто слушает порт, какие сервисы торчат наружу и есть ли неожиданные сетевые соединения.
👍36🔥8❤6👏1😁1😱1
Forwarded from Machinelearning
Издание 404 Media выяснило, что OpenAI нанимает, которые читают диалоги пользователей ChatGPT, чтобы улучшить ответы чат-бота.
Рецензенты оценивают ответы ChatGPT по шкале от одного до семи и должны следить за тем, чтобы в результатах работы модели не было чрезмерной лести, нежелательного антропоморфизма и сикофантии.
Работники нанимаются через компанию Crossing Hurdles, а оплату им производит компания Mercor, занимающаяся обучением в области ИИ. Один из рецензентов из США сообщил, что они зарабатывают более 50 долларов в час.
Другой модератор рассказал 404 Media, что, по его мнению, пользователи не знают о том, что их чаты читают другие люди.
Переписка, которую осматривают в ходе анализа, анонимизирована фильтром приватности, но в некоторых разговорах пользователи прямо просили ChatGPT сохранить содержимое в тайне. Эти сообщения тоже были видны проверяющим.
Разрешение на эти действия от нас OpenAI получает через параметр Improve the model for everyone, который по умолчанию включен в вебе, мобильном приложении и Codex.
Формулировка параметра, если честно, больше похожа на дружеский вклад в сообщество, чем на согласие на то, чтобы кто-то читал диалоги с чат-ботом.
Такая расплывчатая фраза хорошо продумана. Если бы OpenAI запросила явное согласие, то процент отказов, вероятно, был бы высоким.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤5🥰3🤔3
Denuvo пошла по следу voices38 - известного хакера, который с начала года обходил защиту в крупных игровых релизах.
Среди его работ упоминаются Hogwarts Legacy, Black Myth: Wukong, Persona 3 Reload и Doom: The Dark Ages. Теперь компания обратилась в суд Калифорнии, заявив о незаконном обходе DRM.
Параллельно Denuvo пытается установить личность voices38 через Valve, Reddit и Discord. Отдельный интерес — данные Steam: по версии компании, игры покупались официально, а затем использовались для подготовки взломов.
Похоже, теперь главная проблема voices38 — уже не очередная версия Denuvo, а попытка деанона через суд.
https://torrentfreak.com/denuvo-sues-game-cracker-voices38-for-bypassing-its-anti-tamper-drm/
Среди его работ упоминаются Hogwarts Legacy, Black Myth: Wukong, Persona 3 Reload и Doom: The Dark Ages. Теперь компания обратилась в суд Калифорнии, заявив о незаконном обходе DRM.
Параллельно Denuvo пытается установить личность voices38 через Valve, Reddit и Discord. Отдельный интерес — данные Steam: по версии компании, игры покупались официально, а затем использовались для подготовки взломов.
Похоже, теперь главная проблема voices38 — уже не очередная версия Denuvo, а попытка деанона через суд.
https://torrentfreak.com/denuvo-sues-game-cracker-voices38-for-bypassing-its-anti-tamper-drm/
😱15❤13👍6🔥5🤬5👎4👏1
⚡️ SpecterOps открыла большой набор готовых навыков и агентов для информационной безопасности:
- 79 skills
- 22 переиспользуемых агента
- 26 семейств плагинов
Внутри - BloodHound, Cobalt Strike, Outflank C2, Ghidra, Binary Ninja, Ghostwriter, разведка, AppSec, код-ревью, разработка C2, reverse engineering, adversary simulation и Windows/macOS tradecraft.
Это уже не просто набор промптов. Практические знания специалистов превращены в переиспользуемые и проверяемые рабочие процессы для AI-агентов.
Пригодится не только red team:
- исследователям уязвимостей - для code review, анализа патчей и 1-day research
- malware analyst и reverse engineer - для повторяемых сценариев анализа
- blue team и detection engineer - для эмуляции атак и построения детектов
- DFIR и threat intel - для автоматизации расследований
- red team - для recon, attack paths, C2 и adversary simulation
https://github.com/SpecterOps/skills
Разбор Outflank:
https://outflank.nl/blog/2026/09/02/red-team-ai-skills/
- 79 skills
- 22 переиспользуемых агента
- 26 семейств плагинов
Внутри - BloodHound, Cobalt Strike, Outflank C2, Ghidra, Binary Ninja, Ghostwriter, разведка, AppSec, код-ревью, разработка C2, reverse engineering, adversary simulation и Windows/macOS tradecraft.
Это уже не просто набор промптов. Практические знания специалистов превращены в переиспользуемые и проверяемые рабочие процессы для AI-агентов.
Пригодится не только red team:
- исследователям уязвимостей - для code review, анализа патчей и 1-day research
- malware analyst и reverse engineer - для повторяемых сценариев анализа
- blue team и detection engineer - для эмуляции атак и построения детектов
- DFIR и threat intel - для автоматизации расследований
- red team - для recon, attack paths, C2 и adversary simulation
https://github.com/SpecterOps/skills
Разбор Outflank:
https://outflank.nl/blog/2026/09/02/red-team-ai-skills/
❤15👍11🔥4👏2
Один разработчик начал с треугольника - через пять лет Linux получил полноценную графику на Apple Silicon
Когда Apple выпустила M1, публичной документации на его GPU практически не было. Никаких открытых драйверов, описания команд или готового пути к аппаратному ускорению Linux.
Одной из ключевых фигур проекта стала Алисса Розенцвейг — разработчица графических драйверов, которая ещё с 2017 года занималась reverse engineering GPU.
В 2020 году она подключилась к Asahi Linux, купила Mac mini M1 и начала разбирать GPU Apple буквально с нуля.
Сначала исследовала:
- инструкции шейдеров
- command buffers
- управление памятью
- структуру рендеринга
- взаимодействие macOS с GPU
Через несколько недель её собственный код уже смог нарисовать первый треугольник.
Для графического драйвера это важный рубеж: если получилось самостоятельно отправить геометрию на неизвестный GPU и получить правильный результат, фундамент уже есть.
Дальше появились:
- компилятор шейдеров
- OpenGL-драйвер
- Vulkan
- OpenCL
- полноценная интеграция с Mesa
К 2025 году стек поддерживал:
- OpenGL 4.6
- OpenGL ES 3.2
- Vulkan 1.4
- OpenCL 3.0
- аппаратное ускорение Linux на M1/M2
- запуск Windows-игр через Proton
Самое интересное — часть возможностей пришлось эмулировать программно, потому что железо Apple напрямую не поддерживает некоторые функции, необходимые современным графическим API.
История с играми вообще выглядит безумно:
Несмотря на несколько уровней перевода и эмуляции, на M1 и M2 уже можно запускать полноценные 3D-игры под Linux.
Важно уточнить: это не работа одного человека. Asahi Linux — большой командный проект. Алисса была одной из центральных фигур в reverse engineering GPU, Mesa-драйверах и компиляторе шейдеров, но над kernel-драйвером, виртуализацией, OpenCL и другими частями работали и другие разработчики.
В августе 2025 года она объявила, что её работа над Apple GPU подошла к логическому завершению: основные драйверы были upstream, графические стандарты поддерживались, а игровой стек работал.
Пять лет назад всё начиналось с неизвестного GPU и одного треугольника.
Сегодня Linux на Apple Silicon получил полноценное графическое ускорение и современный open-source GPU-стек.
Когда Apple выпустила M1, публичной документации на его GPU практически не было. Никаких открытых драйверов, описания команд или готового пути к аппаратному ускорению Linux.
Одной из ключевых фигур проекта стала Алисса Розенцвейг — разработчица графических драйверов, которая ещё с 2017 года занималась reverse engineering GPU.
В 2020 году она подключилась к Asahi Linux, купила Mac mini M1 и начала разбирать GPU Apple буквально с нуля.
Сначала исследовала:
- инструкции шейдеров
- command buffers
- управление памятью
- структуру рендеринга
- взаимодействие macOS с GPU
Через несколько недель её собственный код уже смог нарисовать первый треугольник.
Для графического драйвера это важный рубеж: если получилось самостоятельно отправить геометрию на неизвестный GPU и получить правильный результат, фундамент уже есть.
Дальше появились:
- компилятор шейдеров
- OpenGL-драйвер
- Vulkan
- OpenCL
- полноценная интеграция с Mesa
К 2025 году стек поддерживал:
- OpenGL 4.6
- OpenGL ES 3.2
- Vulkan 1.4
- OpenCL 3.0
- аппаратное ускорение Linux на M1/M2
- запуск Windows-игр через Proton
Самое интересное — часть возможностей пришлось эмулировать программно, потому что железо Apple напрямую не поддерживает некоторые функции, необходимые современным графическим API.
История с играми вообще выглядит безумно:
Windows-игра → DirectX → Vulkan → ARM → Apple GPUНесмотря на несколько уровней перевода и эмуляции, на M1 и M2 уже можно запускать полноценные 3D-игры под Linux.
Важно уточнить: это не работа одного человека. Asahi Linux — большой командный проект. Алисса была одной из центральных фигур в reverse engineering GPU, Mesa-драйверах и компиляторе шейдеров, но над kernel-драйвером, виртуализацией, OpenCL и другими частями работали и другие разработчики.
В августе 2025 года она объявила, что её работа над Apple GPU подошла к логическому завершению: основные драйверы были upstream, графические стандарты поддерживались, а игровой стек работал.
Пять лет назад всё начиналось с неизвестного GPU и одного треугольника.
Сегодня Linux на Apple Silicon получил полноценное графическое ускорение и современный open-source GPU-стек.
1🥰51🔥28❤11👍9
Чтобы напрямую перезагрузить Linux через системный вызов
reboot(), нужно передать два специальных значения.Первое:
0xfee1dead.Второе должно совпадать с одной из четырёх дат: днём рождения самого Линуса или одной из трёх его дочерей.
Если значения неверны, ядро возвращает
EINVAL и отменяет перезагрузку.Так обычная защита от случайного вызова превратилась в личную подпись семьи Торвальдса внутри Linux.
https://github.com/torvalds/linux/blob/master/include/uapi/linux/reboot.h
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤57👍25👎6🔥5
🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных
Исследователи Transluce изучили публичные журналы сервиса urlquery.net. В мае–июне они нашли попытки проверить уязвимости трёх ресурсов: австралийского агентства медицинской статистики AIHW, платформы Data USA и цифровой библиотеки Университета Нью-Мексико. Агенты переходили к таким действиям после неудачных попыток получить нужные данные обычным способом. Подтверждений успешного взлома этих трёх ресурсов исследователи не нашли.
Активность в журналах прослеживается как минимум с 6 марта. Позже появились попытки создавать временные почтовые ящики, а 19–20 сентября - отправить сделки на криптобирже и выполнить HTML-инъекцию. Исследователи связывают часть действий с агентами OpenAI, но происхождение не всех запросов установлено одинаково надёжно. OpenAI сообщила, что проверяет находки Transluce.
Отдельно власти Австралии подтвердили, что в июне агент OpenAI получил несанкционированный доступ к порталу со статистикой Medicare. По заявлению властей, персональные медицинские записи затронуты не были. Связь этого эпизода с попытками, описанными Transluce, пока не подтверждена.
Расследование Transluce - https://transluce.org/agent-activity
Исследователи Transluce изучили публичные журналы сервиса urlquery.net. В мае–июне они нашли попытки проверить уязвимости трёх ресурсов: австралийского агентства медицинской статистики AIHW, платформы Data USA и цифровой библиотеки Университета Нью-Мексико. Агенты переходили к таким действиям после неудачных попыток получить нужные данные обычным способом. Подтверждений успешного взлома этих трёх ресурсов исследователи не нашли.
Активность в журналах прослеживается как минимум с 6 марта. Позже появились попытки создавать временные почтовые ящики, а 19–20 сентября - отправить сделки на криптобирже и выполнить HTML-инъекцию. Исследователи связывают часть действий с агентами OpenAI, но происхождение не всех запросов установлено одинаково надёжно. OpenAI сообщила, что проверяет находки Transluce.
Отдельно власти Австралии подтвердили, что в июне агент OpenAI получил несанкционированный доступ к порталу со статистикой Medicare. По заявлению властей, персональные медицинские записи затронуты не были. Связь этого эпизода с попытками, описанными Transluce, пока не подтверждена.
Расследование Transluce - https://transluce.org/agent-activity
🔥12❤7👍3😁1
В 1991 году 21-летний Линус Торвальдс написал, что делает бесплатную операционную систему для своего ПК на 386-м процессоре.
Он называл это просто хобби.
Так появился Linux.
В 2005 году история повторилась. Существующие системы контроля версий перестали устраивать Торвальдса - и он написал Git. На первую рабочую версию ушло около 10 дней.
Два проекта, которые в итоге стали фундаментом современной разработки.
И фраза Торвальдса, которая отлично описывает его подход:
Talk is cheap. Show me the code.
Он называл это просто хобби.
Так появился Linux.
В 2005 году история повторилась. Существующие системы контроля версий перестали устраивать Торвальдса - и он написал Git. На первую рабочую версию ушло около 10 дней.
Два проекта, которые в итоге стали фундаментом современной разработки.
И фраза Торвальдса, которая отлично описывает его подход:
Talk is cheap. Show me the code.
😁50👍35❤13🔥2👏2
🚨 Claude выкинули из оборонной цепочки США и суд поддержал Пентагон
История вокруг Anthropic вышла на новый уровень: апелляционный суд США решением 2–1 поддержал исключение Claude из оборонной цепочки поставок после конфликта компании с Пентагоном.
Причина - встроенные ограничения Claude. Anthropic отказалась разрешить использование модели для полностью автономного летального оружия и внутренней массовой слежки, а Пентагон посчитал, что возможность компании в любой момент менять guardrails и поведение модели создаёт supply-chain risk.
В материалах дела указано, что ограничения Claude уже приводили к отказам при выполнении отдельных государственных задач. Суд при этом отдельно подчеркнул: для закона важно не то, зачем Anthropic вводит ограничения, а сам факт того, что компания способна влиять на работу модели внутри критической инфраструктуры.
Фактически возник необычный прецедент:
safety-механизмы AI-модели сами стали аргументом против её использования государством в оборонной сфере.
Anthropic с решением не согласна и ещё может попытаться продолжить судебную борьбу.
История вокруг Anthropic вышла на новый уровень: апелляционный суд США решением 2–1 поддержал исключение Claude из оборонной цепочки поставок после конфликта компании с Пентагоном.
Причина - встроенные ограничения Claude. Anthropic отказалась разрешить использование модели для полностью автономного летального оружия и внутренней массовой слежки, а Пентагон посчитал, что возможность компании в любой момент менять guardrails и поведение модели создаёт supply-chain risk.
В материалах дела указано, что ограничения Claude уже приводили к отказам при выполнении отдельных государственных задач. Суд при этом отдельно подчеркнул: для закона важно не то, зачем Anthropic вводит ограничения, а сам факт того, что компания способна влиять на работу модели внутри критической инфраструктуры.
Фактически возник необычный прецедент:
safety-механизмы AI-модели сами стали аргументом против её использования государством в оборонной сфере.
Anthropic с решением не согласна и ещё может попытаться продолжить судебную борьбу.
🔥36❤12👍12😁7😱3👏2👎1🎉1
🚨 OpenAI и Anthropic расследуют уже не десятки, а десятки тысяч проблемных эпизодов с AI-агентами
По данным Axios, OpenAI, Anthropic и независимые исследователи изучают десятки тысяч случаев, когда frontier-модели в тестах или реальных условиях вели себя неожиданно или обходили ограничения.
Среди зафиксированных сценариев:
- обход guardrails и систем мониторинга;
- попытки выйти из sandbox;
- создание собственных каналов коммуникации;
- обход ограничений сайтов;
- несанкционированный доступ к внешним системам.
Важно: значительная часть эпизодов произошла во время red teaming и специально провокационных тестов, а большинство известных случаев не привели к реальному ущербу.
Но масштаб оказался значительно больше, чем следовало из прежних публичных раскрытий.
На этом фоне OpenAI сообщила о паузе в обучении своих наиболее мощных моделей, пока не будут усилены safeguards и alignment-механизмы.
Anthropic тоже проводит расширенные проверки: компания ранее сообщала, что анализировала сотни миллионов внутренних transcript'ов в поисках подобных случаев.
Похоже, проблема контроля автономных AI-агентов оказалась на порядок сложнее, чем казалось ещё несколько месяцев назад.
https://www.axios.com/2026/09/26/openai-anthropic-thousands-ai-security-incidents
По данным Axios, OpenAI, Anthropic и независимые исследователи изучают десятки тысяч случаев, когда frontier-модели в тестах или реальных условиях вели себя неожиданно или обходили ограничения.
Среди зафиксированных сценариев:
- обход guardrails и систем мониторинга;
- попытки выйти из sandbox;
- создание собственных каналов коммуникации;
- обход ограничений сайтов;
- несанкционированный доступ к внешним системам.
Важно: значительная часть эпизодов произошла во время red teaming и специально провокационных тестов, а большинство известных случаев не привели к реальному ущербу.
Но масштаб оказался значительно больше, чем следовало из прежних публичных раскрытий.
На этом фоне OpenAI сообщила о паузе в обучении своих наиболее мощных моделей, пока не будут усилены safeguards и alignment-механизмы.
Anthropic тоже проводит расширенные проверки: компания ранее сообщала, что анализировала сотни миллионов внутренних transcript'ов в поисках подобных случаев.
Похоже, проблема контроля автономных AI-агентов оказалась на порядок сложнее, чем казалось ещё несколько месяцев назад.
https://www.axios.com/2026/09/26/openai-anthropic-thousands-ai-security-incidents
👍15❤11🔥4👏1
🚨 Claude-Red: библиотека навыков для пентестов с Claude.
В репозитории собраны файлы
Проект пригодится для разрешённых проверок безопасности, обучения и CTF. Это набор инструкций для ассистента, а не инструмент, который сам находит и подтверждает уязвимости.
GitHub - https://github.com/SnailSploit/Claude-Red
В репозитории собраны файлы
SKILL.md с методиками проверки веб-приложений, API, облаков, Kubernetes, Active Directory и другой инфраструктуры. Нужный навык подгружается по теме запроса, поэтому не приходится держать всю библиотеку в контексте.Проект пригодится для разрешённых проверок безопасности, обучения и CTF. Это набор инструкций для ассистента, а не инструмент, который сам находит и подтверждает уязвимости.
GitHub - https://github.com/SnailSploit/Claude-Red
❤14👍10🔥2😁2
Linux приближается к 2000 уязвимостей за один релиз
Ещё несколько лет назад речь шла примерно о 500 уязвимостях на релиз. Потом число перевалило за 1000, затем за 1500, а теперь ядро Linux приближается к отметке в 2000.
Об этом рассказал Грег Кроа-Хартман, один из самых известных и опытных мейнтейнеров Linux kernel, перед выступлением на Kernel Recipes 2026.
Интересно, что сам код не вырос пропорционально. Ядро всё ещё содержит около 40 млн строк.
Изменилось другое - кто и как его анализирует.
AI-инструменты начали массово сканировать код, в том числе старые и редко используемые драйверы, до которых раньше просто не доходили руки. В результате находят баги, которые могли лежать там годами.
Большая часть таких уязвимостей имеет низкий приоритет, но объём уже создаёт отдельную проблему для мейнтейнеров.
Один из эффектов - устаревший код теперь удаляют быстрее, потому что поддерживать старые драйверы и подсистемы становится всё дороже.
То есть рост числа CVE здесь не обязательно означает, что Linux внезапно стал менее безопасным. Во многом это следствие того, что код начали проверять намного глубже и масштабнее.
Ещё несколько лет назад речь шла примерно о 500 уязвимостях на релиз. Потом число перевалило за 1000, затем за 1500, а теперь ядро Linux приближается к отметке в 2000.
Об этом рассказал Грег Кроа-Хартман, один из самых известных и опытных мейнтейнеров Linux kernel, перед выступлением на Kernel Recipes 2026.
Интересно, что сам код не вырос пропорционально. Ядро всё ещё содержит около 40 млн строк.
Изменилось другое - кто и как его анализирует.
AI-инструменты начали массово сканировать код, в том числе старые и редко используемые драйверы, до которых раньше просто не доходили руки. В результате находят баги, которые могли лежать там годами.
Большая часть таких уязвимостей имеет низкий приоритет, но объём уже создаёт отдельную проблему для мейнтейнеров.
Один из эффектов - устаревший код теперь удаляют быстрее, потому что поддерживать старые драйверы и подсистемы становится всё дороже.
То есть рост числа CVE здесь не обязательно означает, что Linux внезапно стал менее безопасным. Во многом это следствие того, что код начали проверять намного глубже и масштабнее.
👍34❤9🔥3
Forwarded from Machinelearning
Anthropic впервые оценила открытую китайскую модель и опубликовала исследование о том, насколько GLM-5.3 от Z.ai продвинулась в поиске и эксплуатации уязвимостей.
Z.ai выпустила модель в августе, веса выложила через две недели.
Двумя неделями ранее её проверял CAISI, центр стандартов и инноваций ИИ при американском институте NIST, и назвал сильной в киберзадачах среди открытых моделей на сегодня.
По словам Anthropic, в ExploitBench GLM-5.3 довела до рабочего эксплойта известные уязвимости движка V8 в 50 попытках из 410, это 12%.
У Claude Mythos Preview результат 14%, у GLM-5.2 и Claude Opus 4.6 близок к нулю.
В ручных сессиях с человеком модель находила ранее неизвестные уязвимости в браузере и драйверах, а встроенные ограничения, утверждает Anthropic, обходятся без особых усилий и в открытых весах их можно снять.
На четырёх кибербенчмарках GLM-5.3 заметно слабее американских передовых моделей, в SEC-Bench Pro она решает 40,4% задач против 90,2%.
Совокупное отставание CAISI оценивает примерно в четыре месяца.
Вывод обеих организаций совпадает в главном - возможности, которые год назад были только у закрытых лабораторий, теперь доступны любому, кто скачает веса.
В ответ на это Anthropic предлагает шире открывать передовые модели для безопасников и проверять достаточно сильные модели до выпуска на уровне государств.
Z.ai пока никак не отреагировала ни на оба исследования, ни на инициативу Anthropic.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤8👍2🎉1
Почему `kill -9` не может убить главный процесс Linux
Обычно
Но у процесса с PID 1 особый статус. Ядро разрешает отправлять ему только те сигналы, для которых он сам установил обработчик. У
не завершит системный
Причина проста: если PID 1 случайно погибнет, работа пользовательского пространства фактически разрушится. Поэтому Linux защищает главный процесс даже от root.
https://man7.org/linux/man-pages/man2/kill.2.html
Обычно
SIGKILL завершает любой процесс мгновенно. Его нельзя перехватить, заблокировать или проигнорировать.Но у процесса с PID 1 особый статус. Ядро разрешает отправлять ему только те сигналы, для которых он сам установил обработчик. У
SIGKILL обработчика быть не может, поэтому даже команда:sudo kill -9 1не завершит системный
init.Причина проста: если PID 1 случайно погибнет, работа пользовательского пространства фактически разрушится. Поэтому Linux защищает главный процесс даже от root.
https://man7.org/linux/man-pages/man2/kill.2.html
👍20🔥9❤6🥰2👏1
OpenAI впервые публично обвинила китайскую лабораторию в дистилляции
OpenAI связала скоординированную атаку на скрытые рассуждения своих моделей с людьми из Moonshot AI, разработчика Kimi.
Шифрование никто не взламывал. Атакующие копировали зашифрованные рассуждения из одного диалога и просили модель расшифровать их в другом.
Кампания шла с 1 июля, на пике 24–25 июля было 16 000 запросов от 4 000+ пользователей, а всего OpenAI вычислила кластер из 15 000+ аккаунтов. К 28 июля атаку остановили: аккаунты заблокированы, лазейка закрыта, а потоковый вывод теперь придерживается, если может раскрыть рассуждения.
OpenAI подчёркивает, что речь о нарушении условий использования, а открытые модели и легитимная дистилляция под удар не попадают.
https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign/
OpenAI связала скоординированную атаку на скрытые рассуждения своих моделей с людьми из Moonshot AI, разработчика Kimi.
Шифрование никто не взламывал. Атакующие копировали зашифрованные рассуждения из одного диалога и просили модель расшифровать их в другом.
Кампания шла с 1 июля, на пике 24–25 июля было 16 000 запросов от 4 000+ пользователей, а всего OpenAI вычислила кластер из 15 000+ аккаунтов. К 28 июля атаку остановили: аккаунты заблокированы, лазейка закрыта, а потоковый вывод теперь придерживается, если может раскрыть рассуждения.
OpenAI подчёркивает, что речь о нарушении условий использования, а открытые модели и легитимная дистилляция под удар не попадают.
https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign/
❤10🔥5👍4👎2🥰2😁2