Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Исследователи корпорации Intel опубликовали документ, в котором рассматривается новый тип памяти CPU, позволяющий блокировать атаки по сторонним каналам вроде Meltdown и Spectre. Предлагаемый вариант памяти получил имя SAPM (Speculative-Access Protected Memory или защищённая от спекулятивного доступа память).

Над SAPM с 2017 года трудилась команда Intel STORM, которой было поручено разработать средства противодействия атакам спекулятивного выполнения. Напомним, что данный вид атак давно доставляет неприятности пользователям процессоров от Intel.

SAPM в текущем виде представляет собой просто идею, посему пока не существует никаких рабочих прототипов.

«Это пока только теория, возможные варианты имплементации. Мы создали некую базу для других исследователей, которые смогут её развить и усовершенствовать», — пишет команда STORM.

По словам разработчиков, SAPM реализует защиту на аппаратном уровне и будет работать как с физической, так и с виртуальной памятью.

«SAPM можно будет применить к определённым диапазонам памяти. В результате доступ к ним будет защищён сериализацией. Таким образом, любое потенциально опасное спекулятивное выполнение будет остановлено».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru