Встречайте Zombieload v2 — уязвимость в новейших процессорах Intel

Встречайте Zombieload v2 — уязвимость в новейших процессорах Intel

Встречайте Zombieload v2 — уязвимость в новейших процессорах Intel

Уязвимость Zombieload, о которой специалисты рассказали в мае этого года, имеет ещё одну вариацию — Zombieload v2. Используя вторую версию бреши, киберпреступники могут успешно атаковать новейшие процессоры Intel. Например, Cascade Lake (последняя на данный момент линейка CPU высокого класса) затронута Zombieload v2.

К счастью, разработчики Intel уже приготовили соответствующие патчи. В рамках процесса, известного как Intel Platform Update (IPU) были выпущены обновления, устраняющие опасность Zombieload v2.

По принципу своего действия Zombieload v2 можно отнести к таким известным проблемам безопасности, как Meltdown, Spectre и Foreshadow — все они задействуют процесс спекулятивного выполнения в современных процессорах.

Какое-то время исследователи в области кибербезопасности держали информацию о Zombieload v2 в секрете, поскольку Intel в этот период готовила патчи.

Сейчас уже известно, что уязвимость получила идентификатор CVE-2019-11135. По сути, это та же Zombieload v1, только работающая против более новых моделей процессоров.

Исходя из отчета экспертов, новая брешь использует операцию Asynchronous Abort в Transactional Synchronization Extensions (TSX). Эксплуатация приводит к конфликту между операциями чтения в процессоре.

В результате появляется возможность утечки данных, обрабатываемых внутри CPU. Intel предупреждает пользователей, что все необходимые микропатчи доступны на официальном сайте корпорации.

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