Эксперты анонсировали новые методы борьбы с атаками Spectre и Rowhammer

Эксперты анонсировали новые методы борьбы с атаками Spectre и Rowhammer

Эксперты анонсировали новые методы борьбы с атаками Spectre и Rowhammer

Специалисты нескольких университетов сообщили о найденном ими способе борьбы с такими серьезными уязвимостями, как Spectre и Rowhammer. Способ устранения брешей используется на уровне программного обеспечения, это значит, что он не зависит от производителей процессоров и оперативной памяти.

Одним из таких способов на прошлой неделе поделились эксперты из Дартмутского колледжа в Нью-Хэмпшире. По словам специалистов, им удалось найти способ противодействия Spectre Variant 1 (CVE-2017-5753).

Способ исследователей завязан на ELFbac, встроенной в ядро Linux функции, которая предоставляет порядок контроля доступа для процессов на уровне исполняемых файлов ELF.

«Решение использует ELFbac для безопасного разделения адресного пространства программы. Этот подход гарантирует, что все данные и код будут изолированы друг от друга», — объясняют эксперты.

В настоящее время специалисты работают над подробным описанием своей схемы, а в течение следующих нескольких дней будет запущен специальный сайт, содержащий подробную информацию о методе противодействия этой киберугрозе.

Вторым методом поделилась группа ученых из Systems and Network Security Group. По словам специалистов, их новый метод, получивший имя ZebRAM, сможет защитить системы от атак вида Rowhammer.

К сожалению, на данный момент никакой подробной информации относительно этого метода толком нет. Лишь можно выделить отдельный твит, в котором упоминается название предстоящей исследовательской работы.

В прошлом месяце эта же исследовательская группа сообщила о новом варианте атаки Rowhammer — RAMpage, которая опасна для всех Android-устройств, выпущенных с 2012 года.

Но помимо этой неточной информации, также можно выделить специальный инструмент, выпущенный специалистами для сканирования на предмет уязвимости системы к атакам вида Spectre v1.

Инструмент был разработан экспертами Red Hat, он доступен только для Linux-систем. В настоящее время программа поддерживает только архитектуры x86_64 и AArch64. В блоге Red Hat можно найти более подробную информацию по его использованию.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru