Новый баг утечки памяти в процессорах Intel, однако переживать не стоит

Новый баг утечки памяти в процессорах Intel, однако переживать не стоит

Новый баг утечки памяти в процессорах Intel, однако переживать не стоит

Очередная уязвимость, приводящая к утечке данных из внутренней памяти, угрожает процессорам Intel. Проблему назвали «Snoop-assisted L1 Data Sampling», коротко — «Snoop», её обнаружил разработчик из Amazon Web Services (AWS).

Уязвимость получила идентификатор CVE-2020-0550, выявивший её специалист сразу сообщил о проблеме Intel.

Сотрудники крупнейшего производителя процессоров оперативно провели внутреннее расследование, показавшее, что пользователям не стоит особо беспокоиться по поводу Snoop. Дело в том, что выпущенные в августе 2018 года патчи, предназначенные для другой уязвимости — Foreshadow, вполне справляются с CVE-2020-0550.

Intel опубликовал список уязвимых процессоров, с которым можно ознакомиться по этой ссылке. Примечательно, что среди затронутых серий CPU есть Core и Xeon.

Если вдаваться в технические подробности, атака вида Snoop использует ряд механизмов, реализованных в процессорах Intel: многоуровневая система кеширования, система связи кеша и т. п.

В теории, используя Snoop, атакующий может запустить вредоносный код на одном из ядер CPU, что приведёт к утечке данных из других ядер. К счастью, такую атаку крайне сложно осуществить, при этом количество скомпрометированных данных ничтожно мало и не может сравниться с аналогичными атаками Meltdown и Spectre.

Более того, как уточнила команда специалистов Intel, злоумышленнику будет трудно соблюсти все необходимые для успешной атаки условия. Техногигант ещё раз подчеркнул, что установленные для Foreshadow патчи полностью нивелируют Snoop.

Напомним, на днях разработчики Intel выпустили мартовский набор обновлений, в котором устранили 27 уязвимостей в графических драйверах для Windows, десять из которых получили высокую степень опасности.

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