Zombieload — новая серьезная уязвимость в процессорах Intel

Zombieload — новая серьезная уязвимость в процессорах Intel

Zombieload — новая серьезная уязвимость в процессорах Intel

Специалисты выявили новую уязвимость, допускающую атаку по сторонним каналам. Проблема, получившая имя Zombieload, затрагивает процессоры Intel и позволяет перехватить данные, обрабатываемые CPU. Эксперты сравнивают Zombieload с Meltdown, Spectre и Foreshadow.

Как и все похожие бреши, Zombieload существует благодаря процессу спекулятивного выполнения, встречающемуся по всех современных процессорах. Обнаружить новый класс уязвимости удалось благодаря исследованиям ученых, которые длились больше года.

В ходе этих исследований специалисты пытались выявить новые дыры в различных компонентах процесса спекулятивного выполнения.

На самом деле, бреши вроде Meltdown, Spectre и Foreshadow уже давно показали, насколько легко различные компоненты CPU могут сливать данные в ходе процесса спекулятивного выполнения.

Уязвимость Zombieload выявила группа ученых, в которую входили специалисты, ответственные за обнаружение Meltdown и Spectre. Им помогали эксперты компании Bitdefender.

Эту проблему безопасности исследователи назвали Microarchitectural Data Sampling (MDS) — подразумевается, что она атакует микроархитектурные структуры данных, используемые процессором для быстрого чтения-записи.

Таким образом, атака MDS может перехватить данные, обрабатываемые внутри CPU сторонними приложениями. При нормальных условиях атакующий не должен иметь доступ к такой информации.

На основе полученных данных специалисты выделили четыре типа уязвимости: CVE-2018-12126 или Fallout — атакует буферы хранения, CVE-2018-12127 — атакует буферы загрузки, CVE-2018-12130 или Zombieload — буферы заполнения, CVE-2019-11091 — некешированную память.

На YouTube опубликованы несколько роликов, демонстрирующих, насколько опасны MDS-атаки. Один мы приводим ниже, а вот два других — раз, два.

Также рекомендуем ознакомиться с этим демо, в котором атака Zombieload используется для мониторинга веб-сайтов, посещаемых пользователям браузера Tor в виртуальной машине.

Apple, Amazon, Google, Microsoft и Mozilla уже выпустили патчи для защиты пользователей от Zombieload.

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