Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Исследователи в области безопасности нашли новый способ извлечения ключей шифрования BitLocker из Trusted Platform Module (TPM). По их словам, для реализации этой схемы потребуется всего лишь FPGA-плата (стоит 27 долларов) и исходный код.

Однако для осуществления такой атаки понадобится физический доступ к устройству, а также потребуется его разобрать, чтобы подключить аппаратную составляющую к материнской плате.

Тем не менее атака позволяет добиться желаемого результата, следовательно, должна расцениваться как потенциально опасный вектор. Эксперты считают, что пользователям, хранящим у себя на компьютере чрезвычайно важные документы, ключи от криптокошельков и другую конфиденциальную информацию, стоит опасаться подобных атак.

Впервые этот вид киберугрозы описал эксперт из Новой Зеландии Денис Андзакович, работающий в компании Pulse Security.

Отличие данного метода атаки BitLocker от всех предыдущих заключается в необходимости физического подключения к TPM-чипу атакуемого компьютера. После этого у атакующего появится возможность прослушивать коммуникации через шину Low Pin Count (LPC bus).

Всю техническую информацию с примерами можно найти в отчете эксперта.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru