Эксперты создают систему, которая защитит чипы от Meltdown, Spectre

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.

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