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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru