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.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru