Indirector: новый вектор атаки затрагивает современные процессоры Intel

Indirector: новый вектор атаки затрагивает современные процессоры Intel

Indirector: новый вектор атаки затрагивает современные процессоры Intel

Современные процессоры Intel — например, 12 и 13 поколение Raptor Lake и Alder Lake — уязвимы для нового вектора инъекции целевой линии (branch target injection), получившего название «Indirector». В случае его эксплуатации злоумышленники могут слить конфиденциальные данные из CPU.

Indirector использует уязвимости в двух аппаратных компонентах современных процессоров — Indirect Branch Predictor (IBP) и Branch Target Buffer (BTB). Такой подход позволяет управлять спекулятивным выполнением для извлечения данных.

На Indirector указали специалисты Калифорнийского университета в Сан-Диего. Они же обещают представить все подробности атаки на предстоящем мероприятии USENIX Security Symposium, запланированном на август 2024 года.

Indirect Branch Predictor предназначена для прогнозирования целевых адресов косвенных линий, для чего используется информация о прошлых выполнениях. Branch Target Buffer, в свою очередь, прогнозирует целевые адреса прямых линий через структуру кеша.

 

Как выяснили исследователи, эти две аппаратные возможности содержат бреши в механизмах индексации, тегирования и совместного использования записей. Поскольку они построены на предсказуемой структуре, допускаются целевые и высокоточные манипуляции.

Отталкиваясь от этих вводных, Indirector проводит атаку с помощью трёх основных подходов:

  • iBranch Locator — специально подготовленный инструмент, который может идентифицировать индексы и теги целевых линий и точно определить IBP-записи для конкретных линий.
  • Инъекция IBP/BTB. Осуществляет внедрения в структуры прогнозирования для спекулятивного выполнения кода.
  • Обход ASLR. Прерывает рандомизацию размещения адресного пространства (Address Space Layout Randomization, ASLR) с помощью точного определения местоположения косвенных линий и их целей. Этот подход упрощает прогнозирование и управление потоком контроля защищённых процессов.

Известно, что Indirector (PDF) работает против процессоров семейств Raptor Lake и Alder Lake. На GitHub эксперты разместили код демонстрационного эксплойта.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru