Эксперты показали новую атаку спекулятивного выполнения — BlindSide

Эксперты показали новую атаку спекулятивного выполнения — BlindSide

Эксперты показали новую атаку спекулятивного выполнения — BlindSide

Исследователи в области кибербезопасности из Амстердама раскрыли подробности нового вектора атаки спекулятивного выполнения — BlindSide, затрагивающего процессоры от двух крупнейших вендоров — Intel и AMD.

По словам экспертов, связка их трёх эксплойтов BlindSide способна нарушить работу KASLR  (Kernel Address Space Layout Randomization) и сломать произвольные схемы рандомизации.

В своём исследовании специалисты проверяли вектор атаки на процессорах Skylake/Whiskeylake, Coffee Lake и AMD Zen+ / Zen 2.

«Представляем BlindSide — новую технику эксплуатации, использующую не до конца изученное свойство спекулятивного выполнения. В своём примере мы продемонстрировали возможность запуска мощных и скрытых атак на ядро», — гласит отчёт (PDF).

Исследователи опубликовали на YouTube видео, в котором демонстрируется эксплуатация обнаруженного метода атаки. С роликом можно ознакомиться ниже.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru