Kaspersky Internet Security для Android усилен с помощью ИИ

Kaspersky Internet Security для Android усилен с помощью ИИ

Kaspersky Internet Security для Android усилен с помощью ИИ

«Лаборатория Касперского» добавила в своё решение Kaspersky Internet Security для Android новую технологию Cloud ML for Android для более эффективной борьбы с быстро эволюционирующими угрозами, атакующими мобильные устройства. В основе этой технологии лежат алгоритмы машинного обучения (machine learning – ML), что обеспечивает незамедлительный проактивный ответ защитного решения на сложные и ранее неизвестные вредоносные программы. Другими словами, даже если неизвестный зловред сможет попасть на устройство, решение «Лаборатории Касперского» распознает и заблокирует его раньше, чем он сможет запуститься в системе.

Угрозы для мобильных устройств в некоторых случаях сегодня развиваются гораздо быстрее и динамичнее, чем вредоносные программы и методы атак для традиционных ПК. Использование машинного обучения в защите для Android позволяет максимально быстро реагировать на новые, только появляющиеся угрозы – ведь в этом случае защитная система опирается не на данные из антивирусных баз, а на определённые параметры, которые помогают практически со стопроцентной точностью отличить вредоносную программу от легитимной и безопасной.

Когда пользователь загружает приложение на своё мобильное устройство, технология Cloud ML for Android подключает для анализа новой программы алгоритмы машинного обучения, которые были «натренированы» на миллионах образцов вредоносных программ. Технология анализирует множество различных параметров только что загруженного приложения, включая, например, запрашиваемые им права доступа. Всё это делается менее чем за секунду – и система выдаёт точный вердикт. Cloud ML for Android распознаёт даже специфическое и сильно модифицированное вредоносное ПО, не встречавшееся ранее в атаках злоумышленников.

«По нашим данным, количество вредоносного ПО для мобильных платформ в 2018 году увеличилось вдвое. Киберпреступники постоянно изобретают новые способы создания и распространения зловредов, и, естественно, защитные решения должны совершенствоваться с той же и даже большей интенсивностью, – поясняет Тимур Биячуев, руководитель управления исследования угроз «Лаборатории Касперского». – Наше решение Kaspersky Internet Security для Android защищает миллионы пользователей по всему миру даже от самых сложных и только-только появляющихся угроз. Новая технология повысит точность и скорость реагирования решения на любые потенциальные риски – а значит пользователи будут в ещё большей безопасности».

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru