Новая уязвимость процессоров Intel действует обратно Meltdown

Новая уязвимость процессоров Intel действует обратно Meltdown

Новая уязвимость процессоров Intel действует обратно Meltdown

Команда специалистов из различных университетов совместно с сотрудниками Bitdefender рассказали о новой уязвимости, затрагивающей процессоры Intel. Проблема получила имя Load Value Injection (LVI), она открывает ряд потенциальных атак на CPU.

Несмотря на то, что LVI можно использовать в атаках лишь теоретически, Intel решил выпустить обновление прошивки, задача которого — снизить риски.

Помимо этого, корпорация обещает разобраться с LVI на аппаратном уровне, но это будет реализовано только в процессорах следующего поколения.

Чтобы понять, что собой представляет LVI, достаточно представить старую и хорошо всем знакомую уязвимость Meltdown, которую обнаружили в январе 2018 года. Так вот, LVI — это противоположность Meltdown с технической точки зрения.

Если с помощью Meltdown атакующий мог прочитать данные приложений из памяти процессора, то LVI позволяет внедрить код непосредственно в CPU. Специалисты разложили LVI на четыре простых шага, представив следующую инфографику:

В настоящее время наличие LVI подтверждено лишь в процессорах Intel, однако эксперты не исключают, что эта проблема безопасности затрагивает и AMD с ARM.

Исследователи также выяснили, что в теории возможна и удалённая эксплуатация LVI. Для этого атакующему нужно заманить жертву на специальный сайт, который задействует вредоносный код JavaScript.

Днём ранее мы писали о новой уязвимости, затрагивающей процессоры от AMD, выпущенные в период с 2011 по 2019 год.

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