BTC $77,180.30 -2.54%
ETH $2,434.46 -2.91%
BNB $710.15 -4.81%
XRP $1.36 -4.38%
SOL $99.74 -4.00%
TRX $0.3385 +0.02%
DOGE $0.0839 -7.01%
ADA $0.2112 -3.20%
BCH $229.16 -11.22%
LINK $11.71 -3.48%
HYPE $81.04 -6.31%
AAVE $122.40 -5.44%
SUI $0.7501 -7.62%
XLM $0.1779 -5.37%
ZEC $1,169.28 -7.97%
BTC $77,180.30 -2.54%
ETH $2,434.46 -2.91%
BNB $710.15 -4.81%
XRP $1.36 -4.38%
SOL $99.74 -4.00%
TRX $0.3385 +0.02%
DOGE $0.0839 -7.01%
ADA $0.2112 -3.20%
BCH $229.16 -11.22%
LINK $11.71 -3.48%
HYPE $81.04 -6.31%
AAVE $122.40 -5.44%
SUI $0.7501 -7.62%
XLM $0.1779 -5.37%
ZEC $1,169.28 -7.97%

ソフトウェア

すべて
記事
速報

first_img OpenAIの新しいモデルAstraは、自主的にソフトウェアの脆弱性を発見し利用することができ、「深刻な」ネットワーク能力レベルに評価されました。

OpenAIは、同社が近日中に発表するAstraモデルが、人工的な介入なしに以前は知られていなかったソフトウェアの脆弱性を自律的に発見し、それを利用可能な攻撃手段に変換できることを示しています。このモデルは、同社が「重大」(Critical)なサイバーセキュリティ能力レベルの閾値に達した初のモデルとなります。OpenAIは火曜日に発表したブログ記事で、同社のPreparedness Frameworkに基づき、このレベルに達することは、モデルが人工的な介入なしに、強化された実際のシステム内でゼロデイ脆弱性を発見し、利用可能なエクスプロイトコードを開発できることを意味すると述べています。また、高レベルの目標のみで攻撃を設計し実行できることも含まれます。テストでは、Astraは既知の脆弱性に基づいて開発されたエクスプロイトコードのベンチマークテストで100%の成績を収め、別の内部テストでは以前は知られていなかった2つの脆弱性を発見しました。さらに、このモデルは強化されたブラウザサンドボックスを突破し、ホストマシン上でコマンドを実行することに成功し、オペレーティングシステム内の複数の弱点を組み合わせることでroot権限を取得しました。OpenAIは、セキュリティ対策を強化するためにAstraの一部の開発進捗を遅らせており、最先端のサイバーセキュリティ能力を選ばれたテスターのみに開放する計画を立てています。この能力は暗号業界に特に関連性が高く、ソフトウェアの脆弱性は数分で資金の損失に変わる可能性があります。CoinDeskは今年6月に、ますます強力なAIモデルがコードの検索、誤った設定の発見、攻撃の組み立てを数日または数週間から機械の速度に圧縮できると報じました。当時、セキュリティ研究者は、より大きな変化は新しい攻撃のカテゴリーが出現することではなく、既存の脆弱性が発見され利用される速度が大幅に向上することだと指摘しました。

first_img GoogleはAIサーバーのメモリコストが75%を突破したと発表し、ソフトウェアとハードウェアの二元戦略を推進しています。

SEMICON Taiwan 2026 メモリサミットが1日に開催され、Alphabet傘下のGoogle CloudサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクターNikhil Cherianは、マルチモーダルおよびハイブリッドエキスパートアーキテクチャの普及に伴い、AI計算が計算能力の制約からメモリの制約に移行したと指摘しました。高性能メモリはAIサーバーハードウェアの材料リストコストの75%以上を占めています。容量、帯域幅、消費電力のボトルネックに直面し、Googleは推論とトレーニングハードウェアの分流、無損失量子化ソフトウェアアルゴリズムなどのソフトウェアとハードウェアの二重戦略を通じて、AIメモリのボトルネックを突破しました。Googleはハードウェアアーキテクチャにおいて分流戦略を採用し、低遅延推論向けのTPU 8iおよび超大規模トレーニング向けのTPU 8tを発表しました。TPU 8iは288 GBの高帯域幅メモリを搭載し、チップ上のSRAM容量を3倍の384 MiBに増加させ、動的対話状態とキー値キャッシュをチップ内部に配置し、ゼロチップ外遅延を実現しました。TPU 8tは9600個のチップで構成される超大型計算クラスターを通じて、HBM共有プールが2 PBの規模に達し、チップ外データ転送のボトルネックを排除し、TPU Direct Storage技術と組み合わせています。Googleはトレーニング不要のTurboQuant無損失量子化アルゴリズムを開発し、大モデルのキー値キャッシュを32ビットから3ビットに圧縮し、精度ゼロ損失の前提の下でメモリ使用量を6倍に縮小し、8倍の注意計算加速をもたらし、旧世代DRAM統合技術を導入してコンポーネントのライフサイクルを延長しました。

慢雾:偽のQwenモデルのGitHubリポジトリを発見、悪意のあるソフトウェアの投下トラップです。

慢雾セキュリティチームは最近、「Qwen 3.8 27B ローカル量子モデル」を偽装した悪意のあるGitHubリポジトリを発見したと発表しました。このリポジトリは、モデルファイルが16GBを超えるべきだと主張していますが、実際にダウンロードされる内容は約487KBで、偽装ファイル、LuaJITインタプリタ、及び難読化されたLuaスクリプトが含まれています。慢雾は、Qwen公式プロジェクトが侵害されていないことを強調しています。慢雾の分析によると、この悪意のあるプログラムが実行されると、ホスト情報を収集し、スクリーンをキャプチャして攻撃者のC2サーバーに送信します。ハードコーディングされたサーバーが無効になると、Polygonチェーン上の契約からバックアップC2アドレスを読み取ります。攻撃者はチェーン上の取引を通じてインフラを切り替えることができます。その後のペイロードは、ブラウザのログイン情報、Cookie、履歴、メール、WinSCP、Steamの認証情報、及び暗号財布に関連するファイルや拡張データを盗むことができます。慢雾はまた、少なくとも23のGitHubリポジトリと29の類似の圧縮パッケージが同じLuaデリバリーチェーンを使用していることを発見しました。

ビットコインのライトニングネットワークソフトウェア Core Lightning が AI レポートにより複数の実際の脆弱性を発見し、緊急警告を発表しました。

CoinDeskの報道によると、ビットコインのライトニングネットワーク支払いソフトウェアCore Lightning(CLN)の開発者は、ノードオペレーターに緊急警告を発しました。これは、チームが大量の人工知能生成のセキュリティレポートを受け取った後であり、その中には実際に存在するいくつかの脆弱性が明らかにされています。開発チームは、オペレーターに対して機械の電源を直接切るのではなく、「--offline」モードでソフトウェアを再起動し、他のライトニングネットワークノードとの通信を停止させることを推奨していますが、ビットコインブロックチェーンを継続的に監視し、支払いチャネル内の資金の安全を保つために、動作状態を維持することが求められています。Core Lightningチームは8月初旬から大量の人工知能生成の脆弱性レポートを受け取っており、その一部は実際に有効であることが確認されています。開発者は、詳細を秘密にして修正プログラムの開発を完了するために2週間以内に行う予定であり、最初に署名されたパッチバージョンをオペレーターに検証用に公開する計画です。ソースコードおよび脆弱性の詳細は、秘密保持期間が終了した後に公開されます。これは今月2件目の人工知能に関連するライトニングネットワークのセキュリティ事件であり、8月初旬にはBTCPay Serverが脆弱性により一部のライトニングネットワークノードの証明書が漏洩し、資金が盗まれる事態が発生しました。また、16名の開発者からなる「Bitcoin Red Team」は7月末に人工知能モデルを利用して390のビットコインコードリポジトリをスキャンし、約5000の問題を発見し、そのうち85件が深刻なレベルと評価されました。

セキュリティ会社:悪意のあるソフトウェア OkoBot が暗号財布のリカバリーフレーズを盗み、多国籍のユーザーが被害を受ける

Bits.media の報道によると、カスペルスキーのセキュリティ研究者は、新しいマルウェア OkoBot を発見しました。このマルウェアは約 20 のモジュールを通じて暗号財布の助記語や認証情報を盗みます。攻撃者は ClickFix のソーシャルエンジニアリング技術を利用してユーザーを騙し、悪意のあるコマンドを実行させ、SQL Server Management Studio などの合法的なツールに偽装した GitHub リポジトリを通じて拡散します。OkoBot のモジュールには以下が含まれます:SeedHunter は Trezor や Ledger などのハードウェア財布に注入し、助記語を復元する際に偽のインターフェースを表示します;MC Keylogger はキーボードとクリップボードの活動を記録します;OkoSpyware は財布のパスワードを追跡し、ウィンドウの動画を録画します。攻撃者が助記語を取得すると、被害者の暗号資産を完全に制御でき、資金はほぼ回収不可能です。カスペルスキーは、OkoBot が1年以上存在しており、ほとんどの被害者がブラジル、ベトナム、カナダ、メキシコ、トルコに分布していると述べています。攻撃者はロシアおよびCIS諸国のIPアドレスに対して地理的なブロックも実施しました。

クアルコムがModularを買収し、オープンAIソフトウェアエコシステムを構築する

クアルコムは、データセンターおよびエッジ環境向けの生成的AIおよびエージェントAIソフトウェア基盤を強化するために、Modularの買収契約を締結したと発表しました。取引は2026年下半期に完了する見込みで、通常の引き渡し条件および関連する規制当局の承認を満たす必要があります。クアルコムは、Modularが異なるハードウェアアーキテクチャ上でAIを効率的に動作させるためのオープンなAIネイティブソフトウェアスタックを提供していると述べています。その統一プラットフォームは、CPU、GPU、NPU、およびカスタムASICアーキテクチャをサポートし、各種アクセラレーターに対してモデルを再記述する必要がありません。開発者および企業にとって、これは一度構築し、異なる環境に展開できることを意味し、全体的な所有コストを削減します。クアルコムは、AIの規模が拡大するにつれて、能力ではなく効率が制約要因になっていると述べています。ワットあたりの性能は推論コストに影響を与え、コストがAIのスケール化を決定します。この買収は、クアルコムがデバイス、エッジ、およびデータセンター間でチップに依存しない計算層を提供し、ワットあたりの性能を向上させ、ハードウェアの柔軟性を増し、オープンな開発者エコシステムを拡大するのにさらに役立つでしょう。
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.