Nvidia corrige fallas de alta gravedad en controladores de GPU 

Un hecho es un hecho: la IA llegó para quedarse de verdad y su impacto ha causado una revolución en componentes para computadoras.  El mix más reciente es el de esta susodicha (IA) y Nvidia. Las últimas tarjetas gráficas de Nvidia son carne fresca para la inteligencia artificial. Sin embargo, pueden representar un foco vulnerable a […]
PUBLICADO 06/17/2024

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Un hecho es un hecho: la IA llegó para quedarse de verdad y su impacto ha causado una revolución en componentes para computadoras. 
 
El mix más reciente es el de esta susodicha (IA) y Nvidia. Las últimas tarjetas gráficas de Nvidia son carne fresca para la inteligencia artificial. Sin embargo, pueden representar un foco vulnerable a posibles ataques.  
 
Recientemente, esta empresa emitió alertas de seguridad detallando vulnerabilidades en los controladores de GPU de la compañía y software de virtualización. Estas vulnerabilidades podrían permitir a los atacantes robar o manipular datos, ejecutar código arbitrario o tomar el control de los programas. 
 
Asimismo, Nvidia creó parches de seguridad que contemplan vulnerabilidades en los controladores de pantalla, que alimentan las imágenes de la GPU en los ordenadores. También parcheó los controladores y software para la pila de software de virtualización vGPU que se utiliza en centros de datos y servicios en la nube para servir escritorios y aplicaciones virtuales. 
 
»Estos parches son cruciales para prevenir las hazañas, proteger la información sensible, mantener la integridad del sistema y garantizar la disponibilidad de servicios» comentó la empresa.  
 
Con relación a su impacto en la IA y posibles soluciones en la creación de chips 
 
Las últimas GPU de Nvidia se están utilizando cada vez más como soporte para cargas de trabajo y centros de datos de IA. La popularidad de los chips de Nvidia en IA los convierten en un blanco atractivo para los hackers. De igual manera, los fabricantes de chip necesitan ser proactivos en el parcheo de las vulnerabilidades de hardware y software. Hace poco, investigadores publicaron un trabajo que demostraba el robo de datos dejados por procesos inactivos en matrices de puertas programables de campo (FPGAs). Estos se utilizan para aplicaciones que incluyen el aprendizaje automático en servidores, computadoras (PCs), Internet y dispositivos de telecomunicaciones. 

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