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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Компании возвращают уволенных из-за ИИ сотрудников: ожидания не оправдались

Количество сотрудников, которых уволили из-за внедрения систем на основе искусственного интеллекта (ИИ), а затем вернули обратно, заметно растёт. По мнению аналитиков, это говорит о том, что ожидания от внедрения ИИ во многих компаниях оказались завышенными.

Такую тенденцию зафиксировали аналитики компании Visier, проанализировав данные о занятости 2,4 млн человек в 142 странах.

Доля сотрудников, уволенных после внедрения ИИ-систем и впоследствии возвращённых на работу, превысила прежний стабильный уровень в 5,3%, который сохранялся несколько лет.

Как отметила генеральный директор Visier Андреа Дерлер, такой результат связан с двумя факторами, о которых нередко забывают на старте проектов по внедрению высокоавтоматизированных систем.

Во-первых, ИИ способен выполнять отдельные функции, но не полноценные роли, которые выполняют сотрудники. Это требует тщательной настройки систем, а квалифицированных специалистов в этой области мало, и их услуги стоят дорого.

Во-вторых, многие руководители недооценивают затраты на создание инфраструктуры, необходимой для внедрения ИИ. Речь идёт о дополнительном оборудовании, расширении хранилищ данных и мерах по обеспечению кибербезопасности.

Нередко эти расходы оказываются выше, чем экономия на зарплатах уволенных сотрудников. По данным платформы Orgvue, в среднем затраты на внедрение ИИ превышают ожидаемую экономию примерно на 27%.

Похожие выводы, как отмечает издание Techspot, сделали исследователи Массачусетского технологического института (MIT). Согласно их данным, 95% компаний и организаций не получили измеримой финансовой отдачи от инвестиций в искусственный интеллект.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru