BadRAM: новый способ обхода защиты памяти ВМ в процессорах AMD EPYC

BadRAM: новый способ обхода защиты памяти ВМ в процессорах AMD EPYC

BadRAM: новый способ обхода защиты памяти ВМ в процессорах AMD EPYC

Университетские исследователи нашли новый способ обхода защитного механизма AMD SEV-SNP. Атака BadRAM требует физического доступа к системе и позволяет выуживать секреты из виртуальных машин клиентов облачных провайдеров.

Примечательно, что обход ограничений доступа к памяти в данном случае требует минимальных капиталовложений. Реализация PoC обошлась экспериментаторам в $10 — столько суммарно стоили Raspberry Pi Pico, DDR-сокет и батарейка на 9 В.

 

Атака BadRAM (PDF) предполагает манипулирование чипом SPD (Serial Presence Detect) в модуле ОЗУ. Этот чип предоставляет информацию о доступной памяти в ходе загрузки системы.

Подмена этих данных (исследователи увеличили реальный объем DIMM в два раза) вынуждает контроллер памяти использовать дополнительные, «призрачные» биты адреса. В результате возникает конфликт доступа к памяти, который можно использовать для извлечения конфиденциальных данных.

О новой возможности обхода SEV-SNP (усовершенствованный SEV с дополнительной защитой от перераспределения памяти с помощью вредоносного гипервизора) было сообщено в AMD. Проблему, актуальную для процессоров EPYC, используемых сервисами AWS, Google, Microsoft, IBM, зарегистрировали как CVE-2024-21944 и решили обновлением прошивок.

Проверки показали, что Intel TDX и SGX (аналоги AMD SEV) атаки BadRAM не страшны. Такой же механизм Arm (CCA), судя по спецификациям, тоже к ним устойчив; удостовериться в этом исследователям не удалось.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru