InfoWatch развивает лингвистические технологии Traffic Monitor

InfoWatch развивает лингвистические технологии

Российский ИТ-разработчик InfoWatch расширил один из ключевых компонентов своего решения InfoWatch Traffic Monitor - Базу Контентной Фильтрации (БКФ). БКФ является ядром собственной уникальной технологии лингвистического анализа и используется для категоризации информации и детектирования конфиденциальных данных в информационных потоках компании.

Возможности обновленной базы контентной фильтрации отныне позволяют решать задачи как корпоративного, так и государственного масштаба, например, такие как соблюдение исполнения законодательства РФ по борьбе с экстремизмом, коррупционной деятельностью, по противодействию распространению наркотических средств, порнографической продукции и т.п.

Об остроте этих вопросов свидетельствует неумолимая статистика: в период с 2008 по 2009 годы количество экстремистских сайтов в рунете выросло в 5 раз. По данным, опубликованным на сайте Российской газеты, Россия занимает второе место в Сети после США по распространению порнографических сайтов. Ситуация с коррупцией в России тоже оставляет желать лучшего.

Не секрет, что довольно часто нелигитимный контент распространяется сотрудниками компаний за счет работодателя. С этой угрозой и борется InfoWatch Traffic Monitor. Не имеющие аналогов в мире базы контентной фильтрации позволяют регулировать обращение подобной противозаконной информации. Данные БКФ содержат более 4000 терминов, распределенных по таким категориям, как коррупция, наркотики, терроризм, проституция, порнография и др. С помощью этих баз можно выявлять в информационных потоках организации как определенные термины, так и сложные цепочки слов, а также категоризировать полученные данные по областям: например, информация экстремистского толка, данные о коррупционной деятельности, сведения, относящиеся к распространению порнографии, наркотиков и т.п.

При том, что большая часть такого рода информации не создается в организациях специально и не хранится в определенных местах в корпоративной сети, а создается злоумышленниками спонтанно и почти сразу уходит из организации во внешний мир, единственная возможность отследить и пресечь использование ресурсов компании в противоправных целях – анализ информации в режиме онлайн.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru