Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Команда Intel предложила новую защиту от атак вида Meltdown и Spectre

Исследователи корпорации Intel опубликовали документ, в котором рассматривается новый тип памяти CPU, позволяющий блокировать атаки по сторонним каналам вроде Meltdown и Spectre. Предлагаемый вариант памяти получил имя SAPM (Speculative-Access Protected Memory или защищённая от спекулятивного доступа память).

Над SAPM с 2017 года трудилась команда Intel STORM, которой было поручено разработать средства противодействия атакам спекулятивного выполнения. Напомним, что данный вид атак давно доставляет неприятности пользователям процессоров от Intel.

SAPM в текущем виде представляет собой просто идею, посему пока не существует никаких рабочих прототипов.

«Это пока только теория, возможные варианты имплементации. Мы создали некую базу для других исследователей, которые смогут её развить и усовершенствовать», — пишет команда STORM.

По словам разработчиков, SAPM реализует защиту на аппаратном уровне и будет работать как с физической, так и с виртуальной памятью.

«SAPM можно будет применить к определённым диапазонам памяти. В результате доступ к ним будет защищён сериализацией. Таким образом, любое потенциально опасное спекулятивное выполнение будет остановлено».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru