Найден способ скрыть вредоносный код с помощью спекулятивного выполнения

Найден способ скрыть вредоносный код с помощью спекулятивного выполнения

Найден способ скрыть вредоносный код с помощью спекулятивного выполнения

Команда ученых из Колорадского университета в Боулдере нашла способ скрыть деятельность вредоносной составляющей, используя процесс «спекулятивного выполнения». Напомним, что эта функция CPU ответственна за появление двух крайне серьезных уязвимостей — Meltdown и Spectre.

Техника «спекулятивного выполнения» представляет собой функцию современных процессоров, которая помогает улучшить быстродействие и производительность. Для этого заранее открываются специальные потоки, а затем из этих потоков выбирается тот, который нужен определенному приложению.

Именно на использовании такого механизма были завязаны бреши Meltdown и Spectre. Злоумышленники нашли способ извлекать данные из потоков спекулятивного выполнения.

Однако на этой неделе специалисты, выступающие на конференции NDSS 2019, посвященной безопасности, открыли еще один метод использования спекулятивного выполнения.

На этот эксперты рассказали, что в этих потоках можно спрятать вредоносные команды. Эта техника получила имя ExSpectre.

Атака подразумевает, что злоумышленник должен создать вполне безопасное приложение, состоящее из бинарников, которое жертва установит на своем компьютере. Это поможет успокоить пользователя, а также избежать детектирования антивирусными продуктами.

На деле же эти бинарные файлы могут быть сконфигурированы «на лету» таким образом, что запустят потоки спекулятивного выполнения, которые смогут заставить это безобидное приложение выполнить вредоносные команды.

«Мы использовали библиотеку OpenSSL в качестве триггера для активации вредоносного пейлоада. Так инициировались подключения к зараженному серверу OpenSSL через TLS-соединение», — объясняют специалисты в опубликованном отчете «ExSpectre: Hiding Malware in Speculative Execution».

В других примерах ученые использовали технику ExSpectre для расшифровки зашифрованной памяти и даже для манипулирования отдельными приложениями. Специалистам удалось добиться возможности выполнения команд на зараженном компьютере.

В этом месяце исследователи Google в области безопасности проанализировали воздействие уязвимостей типа Spectre на современные процессоры. В итоге эксперты пришли к выводу, что программные решения не смогут предотвратить эксплуатацию такого рода дыр.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru