Nuevas computadoras portátiles con Snapdragon X Elite comenzaron a aparecer en Geekbench 6, y sus puntajes de múltiples núcleos son una cifra que nos llamó la atención de inmediato porque las unidades minoristas obtuvieron un resultado significativamente mejor de lo que nos hicieron creer anteriormente. Anteriormente, informamos que el M4 de Apple era el nuevo rey de este punto de referencia, dando vueltas alrededor del M2 y obteniendo una ventaja notable frente a modelos como el M3 Pro y el Snapdragon X Elite. Sin embargo, aquí la historia toma un giro diferente, como pronto descubrirás.

Es probable que los socios de Qualcomm permitan que el Snapdragon X Elite funcione a toda velocidad cuando usan Geekbench 6; SoC iguala o supera al M4 en esta categoría

En los resultados de un solo núcleo, apenas hay competencia con el M4, ya que la variante de CPU de 10 núcleos mantiene una ventaja inquebrantable frente a sus rivales, incluido el Snapdragon X Elite. Gracias a un poco de refrigeración con nitrógeno líquido, el M4 amplió esa ventaja al obtener 4.000 puntos en la ejecución de un solo núcleo de Geekbench 6. Sin embargo, la historia es diferente en la categoría multinúcleo, ya que varios portátiles con Windows 11 equipados con Snapdragon X Elite pueden igualar o superar al M4. Es extraño que los últimos resultados sean diferentes a los que vimos antes, pero probablemente haya una razón para ello.

Es probable que Qualcomm permita a sus socios de portátiles dejar que el Snapdragon X Elite funcione con su máximo TDP posible, lo que ayuda al conjunto de chips a superar al M4. Hemos informado que el SoC puede mantener una potencia de paquete de 98,50 W durante un breve período, lo que le ayudará a tener una ventaja en programas como Geekbench 6. Además, estos fabricantes de portátiles probablemente estén utilizando potentes soluciones de refrigeración con una disposición de doble tubo de calor. para domar las térmicas del Snapdragon X Elite, por lo que también se puede afirmar que es una comparación injusta.

Apple probablemente haya bloqueado el límite de potencia del M4 debido a la delgadez de su última familia iPad Pro, evitando picos de temperatura innecesarios. Si bien este es un enfoque reflexivo, impide que el nuevo Apple Silicon funcione con sus capacidades óptimas. Incluso entonces, el M4 supera su categoría de peso y además sin una solución de refrigeración activa, lo que lo convierte en una actuación impresionante.

Con suerte, cuando el mismo conjunto de chips debute en la línea MacBook Pro de Apple, funcionará con límites de potencia más altos, lo que le permitirá funcionar en igualdad de condiciones con las computadoras portátiles que ejecutan Windows en la plataforma ARM. Por ahora, puede consultar la multitud de resultados de M4 y Snapdragon X Elite en Geekbench 6 y hacernos saber en los comentarios qué computadoras portátiles con el último y mejor SoC de Qualcomm lograron superar al chipset de Apple.

Los chips internos de Apple se encuentran entre los mejores en términos de rendimiento y eficiencia. Tanto es así que yo mismo tenía la intención de actualizar a una Mac, pero parece que todas las Mac con tecnología M1, M2 y M3 tienen una falla grave que no se puede solucionar.

La falla irreparable de GoFetch encontrada en Apple Silicon puede romper completamente cualquier cifrado

Los investigadores han descubierto una falla que llaman GoFetch. Este defecto se encuentra en las series de chipsets M1, M2 y M3 de Apple. Permite que alguien extraiga claves de seguridad de estos chips, lo que rompe todo el cifrado. A GoFetch se le llama «ataque de canal lateral de microarquitectura» y afecta a una parte de los chips de Apple, conocida como prefatura dependiente de la memoria de datos o DMP. Esta parte se utiliza para acelerar las operaciones.

Lo que hace que este GoFetch sea una amenaza seria es que no se puede parchear directamente porque está relacionado con la forma en que están diseñados estos chips. El equipo sólo explica cómo el DMP sólo se puede desactivar en chips M3. Esto significa que Apple necesitará realizar cambios a nivel de hardware en el futuro procesador de la serie M para que la empresa pueda solucionar este problema porque, por el momento, no hay solución. Apple es consciente de este defecto desde el año pasado.

Además de eso, también vale la pena señalar que Apple Silicon no es el único que se ve afectado aquí. El equipo de investigación habla de cómo los procesadores Intel Raptor Lake de 13.ª generación también se ven afectados porque también tienen DMP. Sin embargo, «sus criterios de activación son más restrictivos, lo que lo hace resistente a nuestros ataques».

La fuente también ha revelado que los intentos de mitigar este defecto en realidad tienen el costo de debilitar gravemente el rendimiento. La ejecución de tareas criptográficas en los núcleos de eficiencia de Apple puede ayudar, ya que los núcleos de eficiencia no tienen DMP. Sin embargo, esto daría como resultado un rendimiento más lento. Si aún no estaba claro, entonces hay que tener en cuenta que no se puede hacer nada en este momento, ya que se trata de un defecto a nivel de hardware, por lo que si tienes un dispositivo con tecnología Apple Silicon, es mejor si tienes cuidado.

Mastodon, la red social que parece sobrevivir gracias a que Twitter ya es una basura, ha visto cómo varias cuentas populares del ex pájaro azul se trasladaban a su plataforma, donde pueden vivir sus días con relativa libertad. .

Una de esas cuentas es BBC Micro Bot (a través de The Register), y tiene un propósito interesante: aliméntela con algo de BÁSICO mediante un toque (sí) y mostrará fácilmente el resultado en su galería, a menudo acompañado de una publicación con un archivo de foto o video de su eventual creación, y algunos de ellos son simplemente hermosos.

NVIDIA está aportando una enorme aceleración a las cargas de trabajo de IA en millones de PC con Windows 11 impulsadas por sus últimas GPU RTX.

Más de 100 millones de PC con Windows se beneficiarán del rendimiento acelerado de la IA de NVIDIA gracias a TensorRT-LLM para GPU RTX

Siguiendo con su anuncio anterior, NVIDIA ha revelado que TensorRT-LLM se agregará a Windows 11 y estará habilitado para más de 100 millones de usuarios de RTX cuando se lance con el último conjunto de controladores el 21 de noviembre. El anuncio se realizó durante Ignite de Microsoft, un evento clave que analiza el futuro de la IA y cómo transformará el ecosistema de Windows a medida que avanzamos.

TensorRT-LLM aumenta la IA para propietarios de GPU RTX 40 y RTX 30

Hoy, NVIDIA confirmó que la aceleración de IA TensorRT-LLM estará disponible para todas las computadoras de escritorio y portátiles RTX con más de 8 GB de VRAM. Además de TensorRT-LLM, NVIDIA y Microsoft también están incorporando mejoras de DirectML para impulsar modelos de IA populares como Stable Diffusion y Llama 2.

Tener una GPU NVIDIA RTX compatible con TensorRT-LLM significa que tendrá todos sus datos y proyectos disponibles localmente en lugar de guardarlos en la nube. Esto ahorraría tiempo y ofrecería resultados más precisos. RAG o Retrieval Augamanted Generation es una de las técnicas utilizadas para acelerar los resultados de la IA mediante el uso de una biblioteca localizada que se puede completar con el conjunto de datos que desea que revise el LLM y luego aprovechar las capacidades de comprensión del lenguaje de ese LLM para brindarle información precisa. resultados.

NVIDIA afirma un aumento de rendimiento 5 veces mayor con TensorRT-LLM v0.6.0, que estará disponible a finales de este mes. Además, también permitirá la compatibilidad con LLM adicionales como Mistral 7B y Nemotron 3 8B.

Para aquellos que quieran probar la última versión de TensorRT-LLM, estará disponible para su instalación en el enlace oficial de Github aquí y también podrán obtener los últimos modelos optimizados del recurso NGC de NVIDIA.

OpenAI mejorado en Windows con TensorRT-LLM de NVIDIA

Otra actualización clave está llegando a OpenAI, una API de chat basada en IA muy popular que tiene una amplia gama de aplicaciones, como ayudar con documentos, correo electrónico, resumir contenido web, análisis de datos y mucho más. Una vez más, el usuario debe cargar o ingresar los datos manualmente, por lo que el acceso a los datos locales es bastante limitado, especialmente si se trata de un conjunto de datos grande.

Para resolver esto, NVIDIA y Microsoft ofrecerán una interfaz API para ChatAPI de OpenAI a través de un nuevo contenedor que no solo agregará aceleración TensorRT-LLM en PC con Windows, sino que también permitirá a los usuarios acceder a un flujo de trabajo similar al que ejecutarían localmente en una PC con RTX. o en la nube. Por lo tanto, no es necesario cargar ningún conjunto de datos en ChatAPI, ya que todo el conjunto de datos estará disponible para ChatAPI como si estuviera disponible localmente.

El contenedor personalizado funcionará con casi cualquier LLM que haya sido optimizado para TensorRT-LLM. Algunos ejemplos de LLM optimizados incluyen Llama 2, Mistral, NV LLM) y pronto se agregarán más. También estará disponible en la página de NVIDIA GitHub.

Estos anuncios muestran que NVIDIA quiere acelerar la IA no sólo para las empresas sino también para el público general. Con la IA, el software es más importante que el hardware que lo ejecuta y desarrollos como TensorRT-LLM y llevarlo a millones de usuarios de RTX es definitivamente un gran negocio. El camino hacia la supremacía de la IA se calentará en los próximos años a medida que más competidores intenten atraer al público con sus enfoques únicos de la IA, pero por el momento, NVIDIA tiene la experiencia en hardware y software para allanarles el camino sin problemas.

NVIDIA ha anunciado que TensorRT-LLM llegará pronto a Windows y traerá un gran impulso de IA a las PC que ejecutan GPU RTX.

Las PC con GPU NVIDIA RTX obtendrán un aumento gratuito del rendimiento de la IA en Windows con la próxima compatibilidad con TensorRT-LLM

En septiembre, NVIDIA anunció su modelo TensoRT-LLM para centros de datos que ofrecía una ganancia 8 veces superior a las principales GPU de IA de la industria, como Hopper H100 y Ampere A100. Aprovechando al máximo la aceleración del núcleo tensorial que ofrecen las GPU GeForce RTX y RTX Pro de NVIDIA, el último modelo ofrecerá un rendimiento hasta 4 veces más rápido en cargas de trabajo de inferencia LLM.

Anteriormente, explicamos que una de las actualizaciones más importantes que trae TensorRT-LLM es la forma de un nuevo programador conocido como procesamiento por lotes en vuelo que permite que el trabajo entre y salga de la GPU independientemente de otras tareas. Permite el procesamiento dinámico de varias consultas más pequeñas mientras procesa solicitudes grandes con uso intensivo de computación en la misma GPU. TensorRT-LLM utiliza modelos optimizados de código abierto que permiten mayores aceleraciones cuando aumentan los tamaños de lote. A partir de hoy, estos modelos optimizados de código abierto se han puesto a disposición del público y están disponibles para descargar en desarrollador.nvidia.com.

La aceleración de IA agregada con el modelo TensorRT-LLM ayudará a impulsar diversas tareas de productividad diaria, como participar en chats, resumir documentos y contenido web, redactar correos electrónicos y blogs, y también se puede usar para analizar datos y generar grandes cantidades de contenido usando lo que está disponible para el modelo.

Entonces, ¿cómo ayudará TensorRT-LLM a las PC de consumo que ejecutan Windows? Bueno, en una demostración mostrada por NVIDIA, se mostró una comparación entre un modelo LLM previamente entrenado de código abierto como LLaMa-2 y TensorRT-LLM. Cuando se pasa una consulta a LLaMa-2, recopilará información de un gran conjunto de datos generalizados como Wikipedia, por lo que no tendrán información actualizada después de haber sido entrenados ni conjuntos de datos de dominios específicos que no tenían. entrenado en. Seguramente tampoco conocerán ningún conjunto de datos almacenado en sus dispositivos o sistemas personalizados. Por lo tanto, no obtendrá los datos específicos que está buscando.

Hay dos enfoques para resolver este problema, uno es el ajuste fino donde el LLM se optimiza en torno a un conjunto de datos específico, pero eso lleva mucho tiempo dependiendo del tamaño del conjunto de datos. El otro enfoque es RAG o Retrieval Augamanted Generation, que utiliza una biblioteca localizada que se puede completar con el conjunto de datos que desea que revise el LLM y luego aprovechar las capacidades de comprensión del lenguaje de ese LLM para brindarle la información que solo proviene de ese conjunto de datos. .

En el ejemplo, se hace una pregunta relacionada con las integraciones tecnológicas de NVIDIA dentro de Alan Wake 2 para las cuales el modelo estándar LLaMa 2 no puede encontrar los resultados adecuados, pero el otro modelo con TensorRT-LLM, que recibe datos de 30 artículos de GeForce News en el repositorio local puede proporcionar la información requerida sin ningún problema. Entonces TensorRT-LLM proporciona una respuesta relevante y también lo hace más rápido que el modelo LLaMa-2. Además, NVIDIA también confirmó que puede utilizar TenosrRT-LLM para acelerar casi cualquier modelo. Este es solo uno de los muchos casos de uso en los que NVIDIA TensorRT-LLM puede aprovechar la IA para ofrecer experiencias de PC más rápidas y productivas en Windows, así que estad atentos a más anuncios en el futuro.

El Apple Vision Pro se comercializa actualmente como un auricular con dos conjuntos de chips, el M2, que ya funciona con algunas Mac, y el nuevo R1. Mientras esperamos el lanzamiento oficial de los auriculares AR en 2024 para conocer más sobre el R1, hay una discusión en Twitter que habla sobre la posibilidad de que los futuros conjuntos de chips de la serie M se combinen con una versión más avanzada del silicio personalizado mencionado. arriba. Por supuesto, no todos están de acuerdo en el hilo, pero pensamos que la discusión sería una lectura interesante.

Mientras que algunos creen que el R1 podría encontrarse en futuras Mac para ofrecer un mayor rendimiento de la GPU, otros piensan que solo se encontrará en los auriculares AR.

Antes de comenzar, queremos recordar a los lectores que solo hemos ampliado una discusión que comenzó en Twitter por Tecnología Hachi, quien mencionó a @VadimYuryev, el presentador del canal de YouTube Max Tech. Él cree que dado que Apple Vision Pro se lanzará en 2024, existe la posibilidad de futuras Mac con un M3 con un chipset R1 también.

@VadimYuryev La primavera de 2024 es cuando se lanzan los auriculares, y es posible que lancemos los iMac con el M3 y el R1 con ellos.

— Tecnología Hachi (@TheXinrenda) 16 de junio de 2023

Naturalmente, este punto interesante despertó la curiosidad de Vadim, quien respondió que Apple Vision Pro es una prueba de que un producto del gigante con sede en California puede ejecutar dos conjuntos de chips personalizados al unísono, por lo que es plausible que diferentes hardware, incluidas las Mac, sean compatibles. tratados con estos SoC en el futuro. También afirma que la razón por la que Apple Vision Pro puede manejar las pantallas duales 4K se debe en parte a la existencia del R1.

Punto interesante aquí. Los auriculares Vision Pro demuestran que Apple puede usar dos chips Apple Silicon juntos en un dispositivo para mejorar el rendimiento.

La ÚNICA razón por la que Vision Pro puede manejar la resolución dual 4K con todos esos píxeles es DEBIDO al chip R1.

1/2 https://t.co/Rs2T4LTFsy

— Vadim Yuryev (@VadimYuryev) 16 de junio de 2023

De alguna manera, las futuras Mac con un segundo Apple Silicon pueden aumentar el rendimiento de la GPU, y podría estar en trámite porque la compañía ya no permite que su última Mac Pro sea compatible con las GPU AMD Radeon. Sin embargo, como era de esperar, no todos están de acuerdo con esta especulación, afirmando que el R1 no cuenta con núcleos de CPU o GPU. En cambio, es un procesador de señal digital diseñado para manejar el flujo de datos de las 12 cámaras presentes en Apple Vision Pro.

Otro individuo comentó que el R1 es un procesador de ‘tiempo real’ diseñado para resolver el problema de latencia en los auriculares AR, incluido el Vision Pro, lo que sugiere que este tipo de hardware no sería necesario en ninguna Mac, al menos por ahora. Sin embargo, podemos ver a Apple modificando el conjunto de chips secundario para descargar parte del procesamiento del SoC principal de la serie M al coprocesador en productos futuros, dando al silicio principal un respiro para manejar las tareas exigentes correctamente.

Con el anuncio del R1, podemos estar seguros de que el sucesor de Apple Vision Pro también se enviará con algo similar. Se rumorea que se lanzarán unos auriculares más asequibles en 2025, así que crucemos los dedos para encontrar algo similar en eso también. En lo que respecta a las Mac, creemos que M2 Pro, M2 Max y M2 Ultra ya pueden manejar cualquier cosa que se interponga en su camino, y M3 Pro, M3 Max y M3 Ultra serán mejores en todos los sentidos en comparación con su predecesor. negando la necesidad de un chip similar a R1 presente en la placa lógica. Dado que se trata de una discusión, también queremos saber qué piensan nuestros lectores, así que exprese su opinión en los comentarios.

Apple ha anunciado una nueva herramienta para traducir juegos codificados para Windows a MacOS. Se parece mucho a Proton, la capa de compatibilidad de Valve para Steam Deck, o más generalmente Wine para Linux, y ya se ha utilizado para ejecutar Diablo 4 y Cyberpunk 2077 en el silicio interno de Apple.

Claro, Cyberpunk funcionó a 14 fps, que no es particularmente jugable. Pero Diablo 4 funcionó muy bien y todo es un buen progreso.

Apple tiene programado organizar su evento WWDC 2023 el 5 de junio, donde considerará oportuno anunciar sus próximas actualizaciones de IOS 17, watchOS 10, macOS 14 y tvOS 17 para el público en general. Inicialmente, iOS 17 estará disponible como versión beta para los desarrolladores, que podrán probar en dispositivos iPhone y iPad compatibles. Antes del evento, Apple ha compartido la tasa de adopción de iOS 16 desde su lanzamiento. Según las estadísticas compartidas por Apple, la tasa de adopción de iOS 16 ha alcanzado el 81 por ciento. Desplácese hacia abajo para leer más detalles sobre el asunto.

La tasa de adopción de iOS 16 alcanza el 81 por ciento, similar a iOS 15 el año pasado

Como se mencionó anteriormente, Apple anunciará iOS 17 la próxima semana el 5 de junio, junto con una gran cantidad de otras actualizaciones para Apple Watch, iPad, Mac y más. Además de las actualizaciones de software, también se espera que la empresa anuncie nuevas Mac y los muy esperados auriculares AR. La adopción de iOS 16 ahora ha alcanzado el 81 por ciento. Esto significa que el 81 por ciento de todos los iPhone activos ejecutan una versión de iOS 16. El 19 por ciento del total de iPhone activos todavía ejecuta un firmware anterior.

En febrero, la tasa de adopción de iOS 16 se registró en un 72 por ciento. Aparte de esto, el 13 por ciento de los iPhone activos todavía ejecutan iOS 15, mientras que el 6 por ciento de los iPhone ejecuta una versión aún más antigua de iOS. Apple generalmente deja de firmar una versión anterior de iOS después de que se lanza una nueva, bloqueando la opción para que los usuarios rebajen. De ahora en adelante, si su iPhone ejecuta la última versión de iOS, no se puede degradar a la versión anterior. Si comparamos las estadísticas del año pasado en el mismo período de tiempo, iOS 15 se instaló en casi el 90 por ciento de los iPhone activos.

En cuanto al iPad, la tasa de adopción de iPadOS 16 alcanzó el 71 por ciento, frente al 50 por ciento registrado en febrero de este año. Como se mencionó anteriormente, Apple está listo para anunciar su última actualización de IOS 17 la próxima semana, que traerá una gran cantidad de características orientadas hacia el futuro. Inicialmente se acuñó que iOS 17 será una actualización menor que se centrará en la estabilidad y la corrección de errores. Con el tiempo, informamos varias funciones, como un Centro de control renovado, una aplicación de salud actualizada y mucho más. Además, la actualización también vendrá con una opción de pantalla inteligente para todos los modelos de iPhone con una pantalla siempre encendida.

Apple lanzará iOS 17 al público en general en septiembre, posiblemente junto con el lanzamiento de la línea de iPhone 15. Los mantendremos informados sobre lo último, así que asegúrese de quedarse. ¿Tu iPhone ejecuta iOS 16 o una versión anterior? Háganos saber en los comentarios.

¿Todos los juegos de Steam se ejecutan en Steam Deck?

La respuesta corta es sí. Técnicamente hablando, Steam Deck tiene el potencial de ejecutar cualquier juego Steam que tengas en tu biblioteca, pero si todos los juegos funcionarán bien, es otra cuestión. Valve tiene una lista de juegos que han sido optimizados para su uso en Steam Deck, enumerados como juegos verificados por Steam Deck. Para obtener una respuesta más matizada y detallada, lea a continuación.

¿Qué es la cubierta de vapor?

Steam Deck es el primer sistema de juegos portátil de Valve que permite a los jugadores de PC llevar su biblioteca de Steam dondequiera que vayan. Dando a los jugadores de PC una experiencia similar a la de una consola.

Con una impresionante lista de especificaciones, el Cubierta de vapor viene equipado con una pantalla táctil de siete pulgadas y cuenta con un diseño de controlador incorporado estándar con un giro: también viene con dos paneles táctiles, destinados a imitar la sensación de un mouse. También ejecuta una versión personalizada de Steam OS que se basa en Linux y funciona con AMD APU, lo que significa que Steam Deck es un sistema bastante poderoso, para su tamaño.

Los servidores que ejecutan software vendido por Salesforce están filtrando datos confidenciales administrados por agencias gubernamentales, bancos y otras organizaciones, según una publicación publicada el viernes por KrebsOnSecurity.

Al menos cinco sitios separados administrados por el estado de Vermont permitieron el acceso a datos confidenciales a cualquier persona, informó Brian Krebs. El programa de Asistencia de Desempleo por la Pandemia del estado se encontraba entre los afectados. Expuso los nombres completos de los solicitantes, números de Seguro Social, direcciones, números de teléfono, direcciones de correo electrónico y números de cuentas bancarias. Al igual que las otras organizaciones que brindan acceso público a datos privados, Vermont utilizó Salesforce Community, un producto de software basado en la nube diseñado para facilitar a las organizaciones la creación rápida de sitios web.

Otro cliente de Salesforce afectado fue Huntington Bank, con sede en Columbus, Ohio. Recientemente adquirió TCF Bank, que utilizó Salesforce Community para procesar préstamos comerciales. Los campos de datos expuestos incluían nombres, direcciones, números de Seguro Social, títulos, identificaciones federales, direcciones IP, nóminas mensuales promedio y montos de préstamos.

Tanto el estado de Vermont como Huntington Bank se enteraron de las filtraciones cuando Krebs los contactó para hacer comentarios. En ambos casos, los clientes eliminaron rápidamente el acceso público a la información confidencial.

Los sitios web de la comunidad de Salesforce se pueden configurar para que requieran autenticación, de modo que un número limitado de personas autorizadas puedan acceder a datos confidenciales y recursos internos. Los sitios también se pueden configurar para permitir el acceso no autenticado a cualquier persona para ver información pública. A veces, los administradores permiten sin darse cuenta que los visitantes no autenticados accedan a secciones del sitio web destinadas a estar disponibles solo para trabajadores autorizados.

Salesforce le dijo a Krebs que brinda a los clientes una guía clara sobre cómo configurar Salesforce Community para garantizar qué datos son accesibles para invitados no autenticados. La empresa señaló los recursos aquí, aquí y aquí.

Varias personas han rechazado esa afirmación. Una persona es el director de seguridad de la información de Vermont, Scott Carbee. Le dijo a Krebs que su equipo estaba «frustrado por la naturaleza permisiva de la plataforma». Otro crítico es Doug Merrett, quien primero intentó crear conciencia sobre la facilidad de configurar incorrectamente Salesforce Community hace ocho meses. El viernes, explicó el problema en una publicación titulada El problema de seguridad de las comunidades de Salesforce.

“El problema era que podía ‘piratear’ la URL para ver las páginas estándar de Salesforce: cuenta, contacto, usuario, etc.”, escribió Merrett. “Esto realmente no sería un problema, excepto que el administrador no esperaba que usted viera las páginas estándar, ya que no había agregado los objetos asociados a la navegación de la comunidad de Aura y, por lo tanto, no había creado diseños de página apropiados para ocultar campos que no tenían. quiero que el usuario vea”.

En el lenguaje de Salesforce, Aura se refiere a componentes reutilizables en la interfaz de usuario que se pueden aplicar a partes seleccionadas de una página web, desde una sola línea de texto hasta una aplicación completa.

Krebs dijo que se enteró de las filtraciones por el investigador de seguridad Charan Akiri, quien identificó cientos de organizaciones con sitios de Salesforce mal configurados. Akiri dijo que de las múltiples empresas y organizaciones gubernamentales a las que notificó, solo cinco finalmente solucionaron los problemas. Ninguno de ellos estaba en el sector gubernamental.

Una organización a la que Krebs notificó fue el gobierno de Washington, DC, que usa Salesforce Community para al menos cinco sitios web públicos de DC Health y estaba filtrando información confidencial. El director interino de seguridad de la información del distrito le dijo a Krebs que hizo llegar los hallazgos a un consultor externo contratado para investigar. El tercero, le dijo el CISO a Krebs, informó que los sitios no eran vulnerables a la pérdida de datos.

Luego, Krebs proporcionó un documento que mostraba el número de Seguro Social de un profesional de la salud que había descargado de DC Health mientras entrevistaba al CISO. El CISO luego reconoció que su equipo había pasado por alto algunos de los ajustes de configuración.