Проблемные патчи Meltdown/Spectre не влияют на работу DeviceLock DLP

Проблемные патчи Meltdown/Spectre не влияют на работу DeviceLock DLP

Проблемные патчи Meltdown/Spectre не влияют на работу DeviceLock DLP

Команда DeviceLock провела тщательную проверку функционирования агента программного комплекса DeviceLock DLP, в ходе которой выяснилось, что после установки патчей, устраняющих уязвимости Meltdown и Spectre, агент остается полностью функциональным, включая наиболее сложные в нем механизмы.

Новый 2018 год начался с активного обсуждения новых уязвимостей и патчей к ним – уязвимости Meltdown и Spectre позволяют пользователю с низкими привилегиями, выполнившему код на уязвимой системе, получить из памяти конфиденциальную информацию с помощью спекулятивного выполнения команд (Speculative Execution). Эти уязвимости затрагивают практически все современные и устаревшие процессоры вне зависимости от используемой операционной системы.

Компания Microsoft оперативно выпустила экстренные обновления безопасности, устраняющие уязвимости Meltdown и Spectre, которые затрагивают почти все процессоры, выпущенные с 1995 года. Однако, вскоре после релиза пользователи начали сообщать о проблемах в работе устройств на базе процессоров AMD, в частности Athlon, после установки патча KB4056892. Microsoft также признала наличие проблемы с патчами, отметив, что часть пользователей «столкнется с ухудшением производительности» и порекомендовал компаниям «поддерживать разумный баланс между соображениями безопасности и продуктивностью».

Более того, как выяснилось далее, компьютерам под Windows с некоторыми процессорами AMD не удаётся загрузиться после установки патча от уязвимостей Meltdown/Spectre. В результате Microsoft приостановил распространение патча от Meltdown и Spectre.

Анализ уязвимостей и патчей для них в тестовой лаборатории DeviceLock показал, что данные уязвимости, по сути, разрушают изоляцию приложений друг от друга и ядра. В свою очередь, применение патчей приводит к тому, что из таблицы страниц убирается большая часть маппинга системного адресного пространства (или, проще говоря, ядра системы) при работе приложений в непривилегированном режиме, что отключает возможный доступ из процессов уровня user mode к пространству ядра системы. Такое ограничение является потенциально опасным для функционирования программных продуктов, в архитектуру которых входят компоненты, работающие как драйверы ОС, поскольку может вызвать критический сбой работы приложения при обращении с уровня приложений (user mode) на уровень ядра (kernel mode) к собственным либо сторонним компонентам и драйверам.  

Учитывая, что агент программного комплекса DeviceLock DLP является сложным программным решением, функционирующим на обоих уровнях: user mode и kernel mode, была проведена тщательная проверка функционирования агента на различных компьютерах и операционных системах после установки патчей для уязвимостей Meltdown и Spectre. Тщательное всестороннее тестирование подтвердило штатное функционирование агента, и в особенности наиболее сложных механизмов в нем (таких, как перехват сторонних приложений, протоколов и контроль драйверов устройств, функции защита от пользователя с правами локального администратора, контентно-зависимых правил). 

«Высокое качество в сочетании с акцентом на создании новых, эффективных технологий всегда были в фокусе нашего внимания. Стабильная работа исполнительного агента DeviceLock DLP после установки проблемных патчей еще раз подтверждает высокий уровень качества реализации нашего продукта, и правильно выбранный подход к построению его внутренней архитектуры», — сообщил Ашот Оганесян, технический директор и основатель DeviceLock.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru