Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Торвальдс одобряет фикс защиты от Spectre V2 в угоду производительности

Линус Торвальдс поддерживает идею создания патча ядра Linux, который призван ограничить действие защитного механизма против атаки Spectre Variant 2. Это обновление отключит одну из систем защиты от Spectre V2 по той причине, что на системах наблюдается потеря производительности вплоть до 50% от общей мощности процессора.

От «замедления» страдают процессоры с включенной технологией Hyper-Threading (HTT) и упомянутой выше функцией безопасности. Напомним, что Hyper-threading — разработанная Intel технология, благодаря которой физический процессор (одно физическое ядро) определяется операционной системой как два отдельных процессора (два логических ядра).

При определённых рабочих нагрузках использование HTT позволяет увеличить производительность процессора. Суть технологии — передача «полезной работы» бездействующим исполнительным устройствам.

В свою очередь, семейство уязвимостей Spectre задало непростую задачу разработчикам, став настоящей головной болью для многих корпораций. Некоторые механизмы, защищающие от Spectre, не совсем сочетаются с Hyper-threading, в результате значительно страдает производительность систем.

В прошлом месяце 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.

А на прошлой неделе 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.

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