Новый вектор ARM-атаки TIKTAG работает против Google Chrome и ядра Linux

Новый вектор ARM-атаки TIKTAG работает против Google Chrome и ядра Linux

Новый вектор ARM-атаки TIKTAG работает против Google Chrome и ядра Linux

Новый вектор атаки спекулятивного выполнения, получивший имя «TIKTAG», нацелен на аппаратную функцию ARM Memory Tagging Extension (MTE) и позволяет атакующему обойти защитные механизмы, а также слить данные с вероятностью более 95%.

В исследовании, опубликованном специалистами Samsung, Сеульского национального университета и Технологического института Джорджии, TIKTAG применяется в демонстрационной атаке на Google Chrome и ядро Linux.

Функциональность MTE присутствует начиная с архитектуры ARM v8.5-A, ее цель — выявлять и предотвращать проблемы повреждения памяти. MTE присваивает 4-битные теги 16-байтовым фрагментам памяти, такой подход позволяет убедиться в том, что тег в указателе соответствует области памяти, к которой осуществляется доступ.

У MTE есть три режима работы: синхронный, асинхронный и асимметричный. Все они помогают сохранить баланс между безопасностью пользовательских данных и приемлемой производительностью устройства.

Как выяснили (PDF) исследователи, если использовать два гаджета — TIKTAG-v1 и TIKTAG-v2, они смогут задействовать спекулятивное выполнение и за короткий промежуток времени слить теги памяти MTE с высоким процентом успеха.

 

Утечка этих тегов не может сразу раскрыть атакующему пароли, ключи шифрования или персональные данные. Тем не менее в теории злоумышленник может обойти защиту MTE и вызвать повреждение памяти.

TIKTAG-v1, как выяснили эксперты, хорошо подходит для атак на ядро Linux, так как затрагивает функции, связанные со спекулятивным доступом к памяти.

TIKTAG-v2, в свою очередь, показал эффективность в атаках на браузер Google Chrome, а именно — на JavaScript-движок V8. В этом случае открывается возможность для эксплуатации уязвимостей, проводящих к повреждению памяти.

 

«Спекулятивный механизм, показывающий верное значение тега, нельзя назвать компрометацией принципов архитектуры, поскольку теги не должны быть закрыты от софта в адресном пространстве», — пишет по этому поводу ARM.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru