SGAxe — новая атака для извлечения данных из процессоров Intel

SGAxe — новая атака для извлечения данных из процессоров Intel

SGAxe — новая атака для извлечения данных из процессоров Intel

Процессоры Intel уязвимы перед новой формой атаки — SGAxe. Как можно понять из названия, уязвимость нивелирует защитные функции SGX-анклав (Software Guard eXtensions). С помощью SGAxe атакующий может достать важные данные из процессоров Intel.

SGAxe, по сути, представляет собой более продвинутую версию атаки CacheOut (также известна под именем L1D Eviction Sampling), о которой исследователи рассказывали в январе.

Используя CacheOut (CVE-2020-0549) в атаке, злоумышленник с локальными привилегиями может вытащить важную информацию, доступа к которой у него не должно быть.

В свою очередь, SGAxe позволяет извлечь ключи SGX из анклав Intel. В результате атакующий может замаскировать свои действия под активность легитимных компьютеров.

Обнаружившие проблему исследователи записали видеоролик, в котором демонстрируется процесс эксплуатации SGAxe:

Разработчики Intel обещают избавить пользователей как от CacheOut, так и от SGAxe с выходом обновлений микрокода. На данный момент известно, что вышеописанные уязвимости угрожают большинству процессоров Intel.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru