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.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru