Эксперты обнаружили способ запуска атак Rowhammer через сетевые пакеты

Эксперты обнаружили способ запуска атак Rowhammer через сетевые пакеты

Эксперты обнаружили способ запуска атак Rowhammer через сетевые пакеты

Эксперты обнаружили способ запуска атак Rowhammer через сетевые пакеты и карты. Это открытие облегчает реализацию атак Rowhammer, так как все, что нужно сделать злоумышленнику в этом случае — «бомбить» сетевую карту жертвы специальными пакетами.

Это намного удобнее, чем предыдущие способы атак вида Rowhammer, они требовали, чтобы злоумышленник заразил жертву вредоносными программами, либо же заманил на специальный сайт.

Обычно на таких вредоносных сайтах размещался JavaScript, который инициировал загрузку злонамеренной программы.

Специалисты назвали новый метод Throwhammer, который подробно описали в статье «Throwhammer: Rowhammer Attacks over the Network and Defenses».

Throwhammer стал возможен благодаря тому, что данные, отправленные на сетевую карту, кэшируются внутри ОЗУ, что приводит к возникновению недостатка в безопасности, эксплуатируемого атакой Rowhammer.

Однако не все сетевые карты могут обрабатывать большой объем входящего трафика. Эксперты утверждают, что под угрозой только карты с поддержкой RDMA.

Remote Direct Memory Access (RDMA) — удаленный прямой доступ к памяти, аппаратное решение для обеспечения прямого доступа к оперативной памяти другого компьютера. Такой доступ позволяет получить доступ к данным, хранящимся в удалённой системе без привлечения средств операционных систем обоих компьютеров.

Сетевые карты с поддержкой RDMA — обычное явление, особенно в облачных вычислительных центрах.

«Насколько нам известно, это первый зарегистрированный метод атаки Rowhammer по сети», пишут исследователи, подчеркивая, что атака пока носит лишь теоретический характер.

Ранее исследователи предупреждали, что киберпреступники научились использовать технику Rowhammer для атак на устройства Android. Напомним, что атака RowHammer вызвана эффектом искажения содержимого отдельных битов памяти DRAM, повреждение которых может быть инициировано через цикличное чтение данных из соседних ячеек памяти (простой цикл с чтением содержимого памяти и очисткой кэша).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru