Наличие уязвимостей в чипах AMD подтверждает все больше исследователей

Наличие уязвимостей в чипах AMD подтверждает все больше исследователей

Наличие уязвимостей в чипах AMD подтверждает все больше исследователей

Еще одна компания, специализирующаяся на кибербезопасности, провела независимое исследование обнаруженных ранее израильской компанией CTS Labs уязвимостей в чипах AMD. Напоним, что эти бреши получили следующие имена: Master Key, Ryzenfall, Fallout, Chimera.

Напомним, исследователи CTS Labs сообщили об обнаружении недостатков в безопасности в чипах AMD Ryzen и EPYC. По словам специалистов, эти критические уязвимости открывают доступ к конфиденциальным данным на миллионах устройств. Особенно тревожным является тот факт, что бреши нашли там, где повышенный уровень безопасности важнее всего — обычно в этой области хранятся конфиденциальные данные, такие как пароли и ключи шифрования.

После этого на CTS Labs, о которой никто раньше не слышал, посыпалась волна критики, многие эксперты сомневались в достоверности этого исследования. Компанию также обвинили в нарушении профессиональной этики, нереалистичности поставленного срока исправлений и недостатке технических деталей, объясняющих суть уязвимостей.

В результате Илья Люк-Цильберман, главный технический директор CTS Labs, опубликовал открытое письмо, в котором объяснил, почему они публично раскрыли 13 уязвимостей процессоров AMD, дав специалистам компании всего сутки на исправление недостатков.

Специалисты компании Trail of Bits стали первыми, кто занялся исследованием результатов, опубликованных CTS Labs. Эксперты подтвердили, что код proof-of-concept действительно рабочий, однако «непосредственной угрозы эксплуатации этих уязвимостей для большинства пользователей нет».

«Даже если будут опубликованы все подробности эксплуатации этих брешей, злоумышленникам придется приложить определенные усилия в разработку средств атаки, что не под силу большинству киберпреступников», — пишут эксперты в блоге.

Стоит также отметить, что компания Check Point тоже подтвердила наличие уязвимости RYZENFALL после собственного исследования.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru