AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

Две новые уязвимости угрожают пользователям процессоров AMD, выпущенных в период с 2011 по 2019 год. Проблема кроется в ненадёжной защите информации, обрабатываемой внутри CPU, — злоумышленник может выкрасть конфиденциальные данные или отключить защитные функции.

Команда исследователей, обнаружившая уязвимости, уведомила AMD ещё в августе прошлого года, однако компания пока не устранила проблемы.

Обе бреши используют функцию процессоров AMD, известную под названием L1D. Разработчики представили L1D в 2011 году с микроархитектурой Bulldozer, её основная задача — снизить энергопотребление за счёт обработки кешированных данных внутри памяти.

Шесть специалистов из Грацского технического университета и Университета Ренн подробно изучили (PDF) принцип работы L1D, а также «прощупали» функцию на предмет утечки данных.

В результате экспертам удалось обнаружить две потенциальные атаки на процессоры AMD, получившие имена Collide+Probe и Load+Reload. По своей сути они напоминают классические Flush+Reload и Prime+Probe — приводят к учётке данных.

Если углубиться в суть уязвимостей, Collide+Probe и Load+Reload позволяют мониторить взаимодействие процессов с кешем AMD и маленькими порциями извлекать данные из приложений.

По словам исследователей, уязвимости несут реальную угрозу, поскольку злоумышленники могут использовать их в реальных кибератаках. Сами специалисты смогли добиться успешной эксплуатации дыр с помощью JavaScript.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru