Память DDR4 уязвима для атаки Rowhammer

Память DDR4 уязвима для атаки Rowhammer

Память DDR4 уязвима для атаки Rowhammer

В 2014 году исследователи из университета Карнеги-Меллона разработали атаку Rowhammer. Ее суть сводилась к тому, что определенное воздействие на ячейки памяти может привести к тому, что электромагнитное излучение повлияет на соседние ячейки, и значения битов в них изменятся.

Новое исследование компании Third I/O показало, что атаки такого рода могут влиять также на новейшую память DDR3 и DDR4.

Первыми работающий эксплоит для Rowhammer в 2015 году показали специалисты Google Project Zero. Следом за ними группа исследователей из Франции и Австрии продемонстрировала (PDF) эксплуатацию уязвимости с пользованием кода на JavaScript. Тогда сообщалось, что перед такими атаками уязвима практически любая память DDR3, пишет xakep.ru.

Новое исследование компании Third I/O было представлено на конференции Semicon China в минувшие выходные. Оказалось, что проблема Rowhammer распространяется на новую память DDR3, а также  DDR4, невзирая на все принятые меры безопасности. Эксперты рассказали, что им даже удалось выявить комбинацию данных, при помощи которой можно воздействовать на DDR4 наиболее эффективно, – она позволяет добиваться ошибок на 50% чаще, чем случайная  комбинация. Отчет гласит:

«Убийственная комбинация данных, это, на самом деле, архаичный паттерн, который когда-то давно использовался для тестирования Gigabit Ethernet. Паттерн таков: 492492492492492492492492492492492492492492492492 в hex или при конвертации в бинарный вид:

 

0100100100100100100100100100100100100100100100100100100100100100
1001001001001001001001001001001001001001001001001001001001001001
0010010010010010010010010010010010010010010010010010010010010010».

Тем не менее, эксперты пишут, что это вовсе не универсальное решение: учитывая все различия архитектур, убийственная комбинация должна быть специфична и уникальна для каждой системы. Приведенный выше пример тоже показал себя лучше случайных комбинаций далеко не во всех случаях. Поэтому основным инструментом для проведения тестов все же должны оставаться случайные комбинации, считают в Third I/O.

Сообщается, что специалисты Third I/O протестировали двенадцать различных чипов DDR4 (включая Micron и Crucial Ballistix) и успешно скомпрометировали восемь из них. Устойчивость к атаке продемонстрировали G.Skill и Geil Super.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru