Разработана атака на уязвимость в DRAM-памяти с использованием JavaScript

Разработана атака на уязвимость в DRAM-памяти с использованием JavaScript

Группа исследователей из Корнелльского университета (США) разработала технику проведения атаки с использованием уязвимости RowHammer в современных чипах памяти DRAM, примечательную необходимостью запуска только высокоуровневого кода на языке JavaScript.

При помощи нового метода атака может быть проведена через размещение JavaScript-кода на любом сайте, без необходимости выполнения на стороне жертвы заданных машинных инструкций.

Так как из JavaScript-кода невозможно явно выполнить машинные инструкции CLFLUSH, для очистки процессорного кэша в представленной реализации используются косвенные методы вытеснения данных из кэша. По сравнению с предложенными ранее типовыми алгоритмами вытеснения из кэша эффективность нового метода значительно выше и может достигать 99.99%. Для обращения к фиксированным ячейкам памяти используется особенность браузеров выделять страницы памяти для больших типизированных массивов JavaScript, пишет opennet.ru.

В текущем прототипе эксплоита пока удалось добиться только повреждения памяти как таковой, без доведения атаки до получения прав root. Эксплоит был продемонстрирован на ноутбуке Lenovo x230 (Ivy Bridge) и был работоспособен только при увеличении в настройках интервала регенерации памяти, что иногда делается любителями компьютерных игр для увеличения производительности. С одной стороны для атаки требуются специфичные условия, но с другой стороны заставляет задуматься сам факт совершения атаки подобного уровня на JavaScript. Кроме того, опасность атаки усиливается возможностью её проведения извне, без получения прямого доступа к системе - размещение вредоносного JavaScript-кода на популярных ресурсах может привести к единовременному охвату очень большого числа пользователей.

Напомним, что атака RowHammer вызвана эффектом искажения содержимого отдельных битов памяти DRAM, повреждение которых может быть инициировано через цикличное чтение данных из соседних ячеек памяти (простой цикл с чтением содержимого памяти и очисткой кэша). Проблема обусловлена особенностью работы памяти DRAM, которая формируется как двухмерный массив ячеек, каждая из которых состоит из конденсатора и транзистора. Состояние сохранённого в ячейке значения определяется тем, заряжен или нет конденсатор. Для поддержания заряда применяется цикл регенерации. При выполнении непрерывного чтения одной и той же области памяти из-за постоянного открытия и закрытия линии WL (Word Line), которая управляет транзисторами доступа, возникают флуктуации напряжения, которые могут привести к аномалии, вызывающей небольшую потерю заряда соседних ячеек. Если интенсивность чтения достаточно большая, то ячейка может потерять достаточно большой объём заряда и очередной цикл регенерации не успеет восстановить его первоначальное состояние, что приведёт к изменению значения сохранённых в ячейке данных. 

Подпишитесь на новости

Яндекс выпустил систему контроля безопасности корпоративного ИИ

Yandex B2B Tech выводит на рынок AI-SPM — инструмент для непрерывной оценки защищённости корпоративных ИИ-систем. Решение должно находить опасные настройки, избыточные полномочия и доступ моделей к конфиденциальным данным до того, как этим заинтересуются уже не аудиторы, а атакующие.

О запуске рассказал «Ведомостям» генеральный директор Yandex Cloud Григорий Атрепьев.

По его словам, постоянный автоматизированный контроль становится необходимостью по мере распространения ИИ в корпоративной инфраструктуре.

AI-SPM связывает в единую карту модели, наборы данных, серверы, права доступа и обнаруженные уязвимости. Система проверяет безопасность на разных этапах жизненного цикла ИИ, выявляет риски и предлагает меры защиты.

Например, она может предупредить об угрозе подмены обучающих данных, чрезмерных правах пользователя или возможности добраться до модели через специально подготовленный запрос.

При этом AI-SPM — скорее диспетчер защищённости, чем железный купол. Такие платформы непрерывно обследуют инфраструктуру и объясняют, где администраторы оставили дверь приоткрытой, но сами по себе не блокируют большинство атак. Для фильтрации запросов, предотвращения утечек и защиты от инъекций в промпт нужны отдельные средства.

Мировой рынок решений для защиты ИИ, по приведённой Атрепьевым оценке, вырастет с $2,8 млрд в 2026 году до $4,8 млрд в 2027-м. Российский сегмент пока только формируется: Yandex Cloud оценивает его объём в 1-4 млрд рублей по итогам 2026 года и допускает рост до 11–30 млрд рублей к 2029–2030 годам.

Основными заказчиками подобных продуктов станут банки, промышленные компании, ретейлеры, телеком-операторы, технологический бизнес и госструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru