Intel отмахивается от двух новых возможных атак по сторонним каналам

Intel отмахивается от двух новых возможных атак по сторонним каналам

Intel отмахивается от двух новых возможных атак по сторонним каналам

Корпорация Intel не придала особого значения сообщениям о двух новых уязвимостях, которые позволяют провести атаку по сторонним каналам. Одна из этих брешей обсуждалась на прошлой неделе на Black Hat Asia в Сингапуре, где исследователи выступили с докладом «When good turns to evil: using Intel SGX to stealthily steal Bitcoins» («Когда добрые намерения оборачиваются злом: используем Intel SGX для кражи биткойнов»).

Технология Intel SGX предназначена для защиты исходного кода и данных от несанкционированного доступа и изменения. Разработчики могут размещать свои приложения в укрепленных с помощью функций процессора «анклавах» или защищенных областях выполнения в памяти, которые повышают безопасность даже скомпрометированных платформ.

Анклавы SGX должны быть недоступны из ОС и способны выдерживать атаки, которые взламывают BIOS или повреждают драйверы. Специалисты отметили, что анклавы SGX использовались разработчиками кошельков биткойн. Однако есть плохая новость — SGX-анклавы подвержены атакам «prime and probe» на сторонние каналы.

В процессе подобных атак злоумышленники могут заполнить известные адреса ОЗУ, а затем наблюдают за загрузкой жертвой данных в эти области оперативной памяти. Как только атакующие понимают, что память была изменена, они пытаются считать ее содержимое.

Этот способ отлично бы подошел для получения данных из анклава SGX, однако есть нюанс — SGX невосприимчив к программному обеспечению, позволяющему определить, когда происходит доступ к памяти.

Таким образом, эксперты написали собственный код, использующий разницу во времени, чтобы найти границы строк DRAM. Как только они узнали границы строк, они смогли вычислить остальную часть адресов ОЗУ и провести атаку, которая выявила недавно измененные области памяти.

Intel заявила, что это известный метод. Также корпорация опубликовала документ под названием «BranchScope: A New Side-Channel Attack on Directional Branch Predictor», в котором описывается «новая атака на сторонние каналы».

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

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

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