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Nvidia aplasta nuevas pruebas de MLPerf, pero el futuro de Google parece prometedor

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NVIDIA DGX SuperPOD 2020

Hasta ahora, no ha habido ninguna sorpresa en los puntos de referencia de IA de MLPerf. Nvidia no solo gana todo, sino que sigue siendo la única compañía que incluso compite en todas las categorías. El anuncio de resultados de MLPerf Training 0.7 de hoy no es muy diferente. Nvidia comenzó a enviar sus GPU A100 a tiempo para presentar resultados en la categoría Lanzado para productos disponibles comercialmente, donde obtuvo un rendimiento superior en todos los ámbitos. Sin embargo, hubo algunos resultados interesantes de Google en la categoría de Investigación.

Para ayudar a reflejar la creciente variedad de usos del aprendizaje automático en entornos de producción, MLPerf había agregado dos puntos de referencia de capacitación nuevos y uno mejorado. El primero, el Modelo de recomendación de aprendizaje profundo (DLRM), implica la capacitación de un motor de recomendación, que es particularmente importante en las aplicaciones de comercio electrónico, entre otras grandes categorías. Como pista para su uso, está entrenado en un tesoro masivo de datos de tasa de clics.

La segunda adición es el tiempo de capacitación para BERT, un modelo de procesamiento del lenguaje natural (PNL) ampliamente respetado. Si bien BERT se ha creado para crear versiones más grandes y complejas, la evaluación comparativa del tiempo de entrenamiento en el original es un buen proxy para las implementaciones de PNL porque BERT es uno de una clase de modelos de Transformadores que se utilizan ampliamente para ese propósito.

Finalmente, con el refuerzo de aprendizaje (RL) cada vez más importante en áreas como la robótica, el punto de referencia MiniGo se ha actualizado a MiniGo Full (en una placa de 19 x 19), lo que tiene mucho sentido.

En su mayor parte, las alternativas comercialmente disponibles a Nvidia no participaron en absoluto en algunas de las categorías, o ni siquiera pudieron superar el V100 de última generación de Nvidia por procesador. Una excepción es que el TPU v3 de Google superó al V100 en un 20 por ciento en ResNet-50, y solo llegó detrás del A100 en otro 20 por ciento. También fue interesante ver a Huawei competir con una entrada respetable para ResNet-50, utilizando su procesador Ascend. Si bien la compañía todavía está muy por detrás de Nvidia y Google en inteligencia artificial, continúa haciéndola un foco principal.

Como puede ver en el cuadro a continuación, el A100 tiene un rendimiento de 1.5x a 2.5x del V100 dependiendo del punto de referencia:

Si tiene el presupuesto, la solución de Nvidia también se extiende mucho más allá de cualquier otra cosa presentada. Ejecutando el SELENE SuperPOD de la compañía que incluye 2,048 A100, los modelos que solían llevar días ahora se pueden entrenar en minutos:

Si bien muchos tipos de hardware especializado se han diseñado específicamente para el aprendizaje automático, la mayoría de ellos se destacan en capacitación o inferencia. El aprendizaje por refuerzo (RL) requiere una intercalación de ambos. El hardware basado en GPGPU de Nvidia es ideal para la tarea. Y, dado que los datos se generan y consumen durante el proceso de capacitación, los enlaces de alta velocidad de Nvidia también son útiles para RL. Finalmente, debido a que entrenar robots en el mundo real es costoso y potencialmente peligroso, las herramientas de simulación aceleradas por GPU de Nvidia son útiles cuando se entrena RL en el laboratorio.

Quizás la noticia más sorprendente de los nuevos puntos de referencia es lo bien que funcionó el TPU v4 de Google. Si bien la versión 4 del TPU está en la categoría de Investigación, lo que significa que no estará disponible comercialmente durante al menos 6 meses, su rendimiento cercano al nivel de Ampere para muchas tareas de entrenamiento es bastante impresionante. También fue interesante ver a Intel intervenir con un desempeño decente en el aprendizaje por refuerzo con una CPU que pronto se lanzará. Eso debería ayudarlo a entregar aplicaciones futuras de robótica que pueden no requerir una GPU discreta. Los resultados completos están disponibles en MLPerf.

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El CEO de Realme India insinúa la presencia de la primera computadora portátil fabricada por Realme

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El CEO de Realme India insinúa la presencia de la primera computadora portátil fabricada por Realme

Realme ahora no solo quiere ser conocido como una submarca de OPPO que produce teléfonos inteligentes, ahora también está expandiendo su cartera al presentar varios otros productos.

Bueno, ahora se dice que Realme está desarrollando su primera computadora portátil propia. Aunque no hay más información sobre el portátil, ahora el CEO de Realme India y Europa, Madhav Sheth ha señalado su presencia.

A través de una publicación en su cuenta de Twitter, Madhav subió una foto que muestra un sobre en el que hay una computadora portátil plateada que se sospecha es una computadora portátil Realme.

Además, Madhav también escribió un código binario que dice “Hola mundo” cuando se realiza la traducción. Esto ciertamente prueba que el dispositivo en el sobre es una computadora portátil.

“El nuevo producto de Realme te está enviando un mensaje. ¿Puedes descifrarlo y adivinar el nombre del producto?”, Escribió Madhav Sheth.

Si Realme realmente va a lanzar su propia computadora portátil, esto será un gran logro porque hasta ahora las marcas de teléfonos inteligentes de BBK Electronics como OPPO, Vivo y OnePlus todavía no planean desarrollar sus propias computadoras portátiles.

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El malware Stealthy Magecart filtra por error una lista de tiendas pirateadas

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Stealthy Magecart malware mistakenly leaks list of hacked stores

Stealthy Magecart malware mistakenly leaks list of hacked stores

Una lista de docenas de tiendas en línea pirateadas por un grupo de skimming web fue filtrada inadvertidamente por un cuentagotas utilizado para implementar un troyano sigiloso de acceso remoto (RAT) en sitios de comercio electrónico comprometidos.



Los actores de amenazas utilizan esta RAT para mantener la persistencia y recuperar el acceso a los servidores de las tiendas en línea pirateadas.

Una vez que se conectan a las tiendas, los atacantes implementan scripts de skimmer de tarjetas de crédito que roban y exfiltran los datos personales y financieros de los clientes en ataques de skimming digital (también conocido como Magecart).

Ratas soñolientas en los servidores de la tienda online

Los investigadores de Sansec, una empresa de seguridad centrada en proteger las tiendas de comercio electrónico de los ataques de skimming web, dijeron que el malware se entregó en forma de un ejecutable ELF de 64 bits con la ayuda de un dropper de malware basado en PHP.

Para evadir la detección y obstaculizar el análisis, el RAT sin nombre está diseñado para camuflarse como un demonio de servidor DNS o SSH para que no se destaque en la lista de procesos del servidor.

El malware también se ejecuta en modo de suspensión casi durante todo el día, y solo se despierta una vez al día temprano en la mañana, a las 7 a.m., para conectarse a su servidor de comando y control y solicitar comandos.

RAT conectándose al servidor C2
RAT conectándose al servidor C2 ( Sansec )

Las muestras de RAT recolectadas por Sansec de varios servidores comprometidos han sido compiladas por los actores de amenazas detrás de estos ataques en Ubuntu y Red Hat Linux.

“Esto puede indicar que varias personas participaron en esta campaña”, dice Sansec en un informe publicado hoy.

“O, por ejemplo, que el código fuente de RAT está disponible públicamente y posiblemente a la venta en los mercados de la web oscura”.

Cuentagotas RAT derrama los frijoles

A pesar del malware RAT bastante avanzado que utilizaron como puerta trasera en los servidores de comercio electrónico pirateados, el grupo Magecart también cometió un error de novato al incluir una lista de tiendas en línea pirateadas dentro del código de su cuentagotas.

Sansec secuestró el cuentagotas RAT de los atacantes y descubrió que también contenía una lista de 41 tiendas comprometidas además del código malicioso habitual que se utiliza para analizar las configuraciones de implementación de varios scripts de Magecart.

Esto podría explicarse por el hecho de que el cuentagotas ha sido codificado por alguien que parece tener mucha menos experiencia con PHP, ya que “usa bloques de memoria compartida, que rara vez se usa en PHP pero es mucho más común en programas C”.

Sansec también se ha comunicado con las tiendas en línea incluidas en el código del dropper de malware Magecart para informarles que se han infiltrado sus servidores.

Lista de tiendas pirateadas
Lista de tiendas online pirateadas ( Sansec )

Durante los últimos meses, los investigadores de Sansec han desenterrado múltiples skimmers Magecart y muestras de malware que utilizan tácticas innovadoras para persistir o evadir la detección.

Un script de ladrón de tarjetas de crédito que se encuentra en tres tiendas diferentes, aún activo cuando BleepingComputer informó la información la semana pasada, se oculta a la vista en sitios pirateados que utilizan código CSS, ya que evita ser descubierto a través de métodos convencionales como escáneres de seguridad automatizados e incluso auditorías manuales de códigos de seguridad. .

También descubrieron recientemente un malware de rastreo web capaz de camuflarse como botones de redes sociales SVG y un ladrón de tarjetas de crédito casi imposible de deshacerse que incluye una puerta trasera persistente.

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Europol lanza una nueva plataforma de descifrado para las fuerzas del orden

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Europol launches new decryption platform for law enforcement

Europol launches new decryption platform for law enforcement

Europol y la Comisión Europea han lanzado una nueva plataforma de descifrado que ayudará a impulsar la capacidad de Europol para obtener acceso a la información almacenada en medios cifrados recopilada durante las investigaciones penales.



La nueva plataforma de descifrado operada por el Centro Europeo de Ciberdelincuencia (EC3) de Europol se desarrolló en colaboración con el servicio de ciencia y conocimiento del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea.

Marca “un hito en la lucha contra el crimen organizado y el terrorismo en Europa”, según la Agencia de Cooperación para el Cumplimiento de la Ley de la UE.

El Centro Europeo de Ciberdelincuencia (EC3) de Europol, un organismo de la Oficina de Policía de la UE centrado en la ciberdelincuencia cometida por grupos delictivos organizados, es la entidad que operará esta plataforma y proporcionará apoyo y experiencia a las investigaciones nacionales de los Estados miembros.

“Hoy marca el final de un viaje de tres años”, dijo la directora ejecutiva de Europol, Catherine De Bolle, en un comunicado de prensa publicado hoy.

“Hemos dado un importante paso adelante en la lucha contra el abuso criminal de la encriptación con el objetivo de mantener a nuestra sociedad y ciudadanos seguros respetando plenamente los derechos fundamentales”.

Aunque el comunicado de prensa de hoy no proporciona ningún detalle sobre de qué se trata la nueva plataforma de descifrado, un informe del Consejo de la Unión Europea [PDF] arroja algo de luz.

Según el informe, la plataforma de descifrado de Europol incluye herramientas tanto de software como de hardware que deberían ayudar a los organismos encargados de hacer cumplir la ley a descifrar la información obtenida legalmente durante las investigaciones penales.

Como se explica en el informe:

  • Los Estados miembros deberían invertir en hardware y software especializados con capacidad computacional adecuada y en personal con la formación adecuada para garantizar el descifrado también en casos complejos de comunicaciones y archivos cifrados.
  • Los Estados miembros deben garantizar la cooperación entre todas las partes interesadas pertinentes, incluidas, cuando proceda, las empresas privadas, con el fin de aumentar las capacidades de descifrado de las autoridades competentes.
  • Los Estados miembros deberían intensificar la investigación y el desarrollo con el fin de desarrollar métodos de descifrado nuevos y más eficientes, y hacer uso de las instalaciones de Europol, en particular de la plataforma de descifrado European Cybercrime Centre (EC-3) para casos de cifrado más sofisticados.

“En pleno respeto de los derechos fundamentales y sin limitar o debilitar el cifrado, esta iniciativa estará disponible para las autoridades policiales nacionales de todos los Estados miembros para ayudar a mantener a las sociedades y los ciudadanos seguros y protegidos”, añadió Europol.

El Consejo emitió el lunes una resolución no vinculante legalmente sobre “seguridad a través del cifrado y seguridad a pesar del cifrado”.

La resolución subrayó el apoyo del Consejo al “desarrollo, implementación y uso de un cifrado sólido como un medio necesario para proteger los derechos fundamentales y la seguridad digital de los ciudadanos, los gobiernos, la industria y la sociedad”.

También destacó “la necesidad de garantizar que las autoridades judiciales y policiales competentes puedan ejercer sus poderes legales, tanto en línea como fuera de línea, para proteger a nuestras sociedades y ciudadanos”.

“Las posibles soluciones técnicas deberán respetar la privacidad y los derechos fundamentales, y preservar el valor que el progreso tecnológico aporta a la sociedad”, agregó el Consejo.

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