SWAPGS — новый вид бреши Spectre, затрагивающий процессоры Intel и AMD

SWAPGS — новый вид бреши Spectre, затрагивающий процессоры Intel и AMD

SWAPGS — новый вид бреши Spectre, затрагивающий процессоры Intel и AMD

Исследователи нашли новый вариант уязвимости Spectre, затрагивающий современные процессоры Intel, использующие спекулятивное выполнение, а также некоторые модели процессоров от AMD. Проблема безопасности получила имя SWAPGS.

Специалисты присвоили уязвимости идентификатор CVE-2019-1125. Используя эту брешь, атакующий может получить доступ к конфиденциальной информации, хранящейся в памяти ядра операционной системы. Среди таких данных могут быть пароли, токены и ключи шифрования.

Первыми на проблему безопасности обратили внимание эксперты из компании Bitdefender. В ответ разработчики Microsoft подчеркнули, что устранили CVE-2019-1125 с выходом июльского набора патчей.

«Чтобы успешно задействовать эту уязвимость, злоумышленник должен зайти в целевую систему и запустить специально созданное приложение. Сама брешь не позволяет повысить права в системе, однако атакующий может собрать информацию, которая впоследствии будет использована для дальнейшей компрометации», — сказано в сообщении Microsoft.

Разработчики Red Hat также выпустили предупреждение по поводу SWAPGS, для устранения которой потребуется обновить ядро Linux.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru