Обнаружены 7 новых вариантов атак Meltdown и Spectre на процессоры

Обнаружены 7 новых вариантов атак Meltdown и Spectre на процессоры

Обнаружены 7 новых вариантов атак Meltdown и Spectre на процессоры

Команда из девяти специалистов обнаружила семь новых векторов для CPU-атак. Все три проблемы затрагивают процессоры AMD, ARM и Intel. Две из них являются вариациями Meltdown, остальные пять — вариациями оригинальной Spectre.

На новые уязвимости эксперты наткнулись в процессе тестирования безопасности механизма спекулятивного выполнения — функции, которой оснащен любой современный процессор. По словам команды исследователей, им удалось создать код proof-of-concept и продемонстрировать наличие проблем безопасности.

В ходе своего тестирования эксперты также пытались доказать существование еще шести других Meltdown-брешей. Однако им это не удалось, согласно опубликованной инфографике:

Однако были выявлены две новые уязвимости типа Meltdown, которые могут позволить атакующему получить доступ к памяти и данным других приложений. Первая атака — Meltdown-PK — затрагивает только процессоры от Intel.

Благодаря ей злоумышленник может обойти ограничения, установленные с помощью ключей защиты памяти (PKU, Protection Keys for Userspace).

Вторая — Meltdown-BR — угрожает как процессорам Intel, так и CPU от AMD. Проблема связана с инструкциями проверки границ, которые могут допустить утечку после спекулятивного выполнения.

Что касается проблем касса Spectre, три из них используют таблицу с историей шаблонов переходов — Spectre-PHT-CA-OP, Spectre-PHT-CA-IP и Spectre-PHT-SA-OP. Из них Spectre-PHT-CA-OP поможет получить доступ к произвольным областям памяти. Подвержены процессоры AMD, ARM и Intel.

Оставшиеся две — Spectre-BTB-SA-IP, Spectre-BTB-SA-OP — представляют собой относительно новые вариации атак на буфер предсказания ветвления. Затронуты процессоры AMD, ARM и Intel. Эти бреши позволяют атакующему получит доступ к памяти приложений одного уровня.

С полным исследованием специалистов можно ознакомиться по этой ссылке (PDF).

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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