Эксперты создают систему, которая защитит чипы от Meltdown, Spectre

Эксперты создают систему, которая защитит чипы от Meltdown, Spectre

Исследователи создали новую систему, которая способна нивелировать риск атак, основанных на утечках в памяти. Самые знаменитые из такого рода атак — Meltdown и Spectre. Благодаря этим брешам злоумышленники могут использовать принцип работы процессов в памяти, известный как спекулятивное выполнение.

Специалисты лаборатории искусственного интеллекта MIT (MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL) заверяют, что имеющиеся средства противодействия этим уязвимостям можно усовершенствовать для обеспечения безопасности будущих чипов.

«Эти атаки изменили наше представление о том, чему можно доверять в системе, а также заставили нас пересмотреть подход к безопасности», — объясняет Илья Лебедев, исследователь MIT CSAIL. — «Meltdown и Spectre показали нам, что мы должны уделять больше внимания микроархитектуре систем».

Лебедев с командой MIT CSAIL работают над системой, которая, по их словам, будет более эффективной альтернативой защиты компьютеров от атак тайминга. Разработчики заверяют, что их детище будет более совершенной версией защиты, чем Cache Allocation Technology (CAT) от Intel.

Принцип решения от MIT CSAIL заключается в ограждении и разделении коммуникаций внутри системных процессов. Ожидается, что это поможет избежать утечек информации, которые могут произойти, если разделения не будет.

Система получила имя Dynamically Allocated Way Guard (DAWG), она разделяет кеш на несколько «ведерок». В своем подробном отчете (PDF) эксперты описали, как их система сможет полностью изолировать программы с помощью кеша.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

Исследователи в области кибербезопасности показали, как алгоритм машинного обучения может угадать ПИН-код банковской карты, даже если жертва закрывает рукой панель ввода. Узнать заветные четыре цифры получилось в 41% попыток.

Этот вектор атаки предполагает, что злоумышленникам сначала придётся создать точную копию атакуемого банкомата. Это важно, поскольку алгоритм будет учитывать расстояние между кнопками.

После этого преступники должны пустить в ход машинное обучение и научить алгоритм распознавать нажатия клавиш. Тренироваться можно по видеозаписям, на которых реальные клиенты банков вводят свои коды.

 

В рамках эксперимента специалисты собрали (PDF) 5800 видеозаписей, на которых 58 разных граждан вводили ПИН-коды от своих банковских карт. Параллельно Xeon E5-2670 с 128 ГБ оперативной памяти и три Tesla K20m с 5 ГБ оперативной памяти запускали ИИ-модель.

Используя три попытки ввода, что предусматривает каждый банкомат, исследователи смогли распознать 4-значный ПИН-код в 41% случаев. Само собой, расположение камеры играло ключевую роль в вычислении кодов, поскольку надо было учитывать как праворуких пользователей, так и левшей.

Если камера могла записывать аудио, модель экспертов также отмечала звучание каждой клавиши, что повышало шансы успешно угадать ПИН-код.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru