В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

Исследователи безопасности из группы Zero, опубликовали результаты поиска уязвимостей в технологии ARM TrustZone, позволяющей создавать аппаратно изолированные защищённые окружения, в которых выполняется отдельная специализированная операционная система.

Основным предназначением TrustZone является обеспечение изолированного выполнения обработчиков ключей шифрования, биометрической аутентификации, платёжных данных и другой конфиденциальной информации.

В исследовании рассмотрены реализации двух TEE-окружений (Trusted Execution Environment) - Qualcomm QSEE и Trustonic Kinibi, применяемых в Android-смартфонах и базирующихся на расширениях ARM TrustZone. Обе системы предоставляют урезанные проприетарные операционные системы, работающие на отдельном виртуальном процессоре и позволяющие выполнять специализированные защищённые обработчики (TA, Trusted Applications"). Защищённые обработчики не могут напрямую взаимодействовать с основной операционной системой Android, их вызов и передача данных осуществляется косвенно, через интерфейс диспетчеризации, работу которого обеспечивает устанавливаемые в основной системе библиотеки, процессы-демоны и модули ядра, пишет opennet.ru.

 

 

Исследование показало недостаточный уровень безопасности рассмотренных решений, в которых было выявлено несколько уязвимостей, а также одна кардинальная архитектурная недоработка (возможность отката на старую уязвимую версию обработчиков в защищённом окружении), которую невозможно устранить без изменений на аппаратном уровне или снижения стабильности работы устройства. Выполняемые внутри защищённых окружений операционные системы в полной мере не реализуют современные методы блокирования атак (например, защиту от переполнения стека), что позволяет использовать выявленные уязвимости для совершения реальных атак. Проблемы проявляются во всех устройствах на чипах Qualcomm и устройствах на чипах Trustonic Kinibi версии до 400 (т.е. все устройства на базе Samsung Exynos, кроме Galaxy S8 и S8 Plus).

Для получения контроля над компонентами защищённого окружения достаточно найти уязвимость в выполняемых в данном окружении обработчиках, которые написаны без использования языков, обеспечивающих безопасные методы работы с памятью, и содержат типовые ошибки, свойственные коду на языке Си. Например, продемонстрированы методы эксплуатации, которые манипулируют переполнением стека в запускаемом внутри защищённого окружения обработчике одноразовых паролей (OTP). Эксплуатация производится через передачу слишком больших значений токенов, не вмещающихся в буфер, созданный на основании передаваемого в составе команды аргумента с размером токена.

Таким образом атака на компоненты защищённой ОС напоминает эксплуатацию уязвимостей в ядре ОС, осуществляемую через манипуляцию с системными вызовами. Но в случае защищённого окружения проблема усложняется тем, что многими производителями смартфонов не предусмотрено средств для отзыва защищённых обработчиков и выявленную уязвимость становится не так просто исправить - появляется возможность применять старые уязвимые обработчики для получения контроля за защищённым окружением, т.е. выявленную уязвимость можно использовать неопределённое время. Во многих случаях обработчики связаны с выполнением привилегированных операций в системе, что при успешной атаке позволяет не только получить доступ к данным, связанным с обработчиком, но и получить контроль над всем устройством.

По ту сторону ChatGPT: сотни подрядчиков читают реальные переписки

OpenAI привлекла сотни сторонних специалистов для ручного анализа диалогов пользователей с ChatGPT. Подрядчики видят реальные запросы и ответы, в которых могут встречаться личные, медицинские и другие конфиденциальные сведения.

По данным расследования 404 Media, работа проводится в рамках проекта Lily. Рецензенты кратко описывают запрос пользователя, сравнивают четыре варианта ответа модели и выставляют им оценки от одного до семи.

Отдельно они отмечают чрезмерную угодливость чат-бота, попытки очеловечить себя, неуместные эмодзи и другие особенности поведения.

Имена владельцев аккаунтов в интерфейсе скрываются, а переписки предварительно обрабатывает Privacy Filter. Однако OpenAI признала изданию, что система не всегда удаляет все персональные данные.

По утверждению журналистов, проверяющим также может показываться блок пользовательских воспоминаний с контекстом предыдущих разговоров и примерным местоположением.

Подрядчиков нанимают через внешние компании, включая Crossing Hurdles и Mercor. Некоторые специалисты получают более $50 в час. Подобный подход использует не только OpenAI: Anthropic также подтвердила 404 Media, что люди участвуют в оценке диалогов с Claude.

OpenAI официально указывает, что разговоры пользователей персональных тарифов могут применяться для улучшения моделей. Запретить использование новых чатов можно в разделе Settings → Data Controls, отключив параметр Improve the model for everyone.

Настройка действует на весь аккаунт, но не отменяет обработку данных, использованных ранее. Временные чаты не идут на обучение, хотя могут проверяться для выявления неправомерных действий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru