Процессоры Intel, ARM, IBM, AMD уязвимы перед новыми формами атак

Процессоры Intel, ARM, IBM, AMD уязвимы перед новыми формами атак

Процессоры Intel, ARM, IBM, AMD уязвимы перед новыми формами атак

Судя по всему, выявленная ранее причина существования атак спекулятивного выполнения (например, Meltdown и Foreshadow) на современные процессоры оказалась не совсем верна. В результате производители CPU выпустили не совсем корректные патчи.

Такой позиции придерживаются специалисты Грацского технического университета и Центра информационной безопасности имени Гельмгольца. Они же рассказали о настоящей, по их мнению, причине появления уязвимостей.

В отчёте (PDF) эксперты привели несколько новых похожих векторов атак, в которых используется ранее незамеченная проблема безопасности. Задействовав эту лазейку в реальной атаке, злоумышленник сможет извлечь конфиденциальные данные.

По словам исследователей, подобные атаки вызваны разыменованием регистров пользовательского пространства в ядре. Это значит, что брешь затрагивает не только выпущенные недавно процессоры Intel, но и CPU от ARM, IBM и AMD.

«Мы выяснили, что описываемые за последнее время проблемы не в полной мере отражали картину. В результате это вылилось в принятие не совсем корректных контрмер», — объясняют специалисты.

Что касается новых форм атак, то исследователи просто усилили знаменитый вектор Foreshadow, который с их помощью теперь может атаковать не только L1-данные. В отчёте демонстрируется такая атака на процессоры Intel.

Причём от эксплуатации бага не убережёт даже рекомендованные производителем настройки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru