Атака через JavaScript по определению содержимого L3-кэша CPU

Атака через JavaScript по определению содержимого L3-кэша CPU

Группа исследователей из Колумбийского университета сообщила о выявлении нового вида атак (отчёт в PDF), позволяющих восстановить часть содержимого общего для всей системы L3-кэша CPU, запустив в браузере JavaScript-код.

Исследователям удалось создать рабочий прототип эксплоита, но детали, необходимые для практической реализации атаки, до момента появления методов защиты в браузерах держатся в тайне, так как атака может быть использована для выделения из кэша остаточных системных данных.

Потенциально атаке подвержены все системы на базе относительно новых моделей процессоров Intel (Ivy Bridge, Sandy Bridge и Haswell), на которых используются актуальные выпуски браузеров c поддержкой HTML5. Так как L3-кэш общий для всех ядер CPU и совместно используется всеми процессами в системе, включая ядро, через периодический мониторинг содержимого кэша атакующий может получить детальные сведения о пользователях и системе, сообщает opennet.ru.

Предложенный метод является разновидностью атак по сторонним каналам (side-channel attacks), использующим косвенные методы, такие как анализ перепадов напряжения, температуры и времени выполнения операции, для восстановления данных из изолированного окружения. В частности, в результате атаки пошагово моделируется содержимое кэша на основе измерения отклонения времени доступа к данным до и после сброса кэша. В атаке используется особенность работы JavaScript-движков с типизированными массивами, а именно применяемые методы маппинга адресов физической памяти в кэш. Для измерения времени используются средства JavaScript для доступа к системному таймеру с высоким разрешением с оглядкой на фиксированные задержки в JavaScript runtime. 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru