Platypus — новая атака, позволяющая выкрасть данные из процессоров Intel

Platypus — новая атака, позволяющая выкрасть данные из процессоров Intel

Platypus — новая атака, позволяющая выкрасть данные из процессоров Intel

Очередной вектор атаки на процессоры Intel обнаружили исследователи в области кибербезопасности. Platypus (Power Leakage Attacks: Targeting Your Protected User Secrets) атакует RAPL-интерфейс CPU. RAPL (Running Average Power Limit) — компонент, позволяющий прошивке и приложениям отслеживать потребление мощности в CPU и DRAM.

В сущности, RAPL годами использовался для мониторинга и отладки программной и аппаратной производительности. С помощью этого компонента приложение может отследить, сколько мощности задействует процессор для выполнения задач этого софта.

Специалисты Грацского технического и Бирмингемского университетов опубликовали исследование (PDF), в котором подробно описали атаку Platypus. По словам экспертов, этот вектор можно использовать для вычисления данных, обрабатываемых внутри процессора.

«Используя атаку Platypus, мы смогли выделить изменения в потреблении мощности, что позволило вычленить разные инструкции и отличия в загрузке памяти. Результатом всего стала возможность выделить загруженные в CPU данные», — пишут исследователи.

Как правило, доступ к такой информации закрыт рядом защитных мер: аппаратно изолированной средой выполнения (как Intel SGX) или технологией KASLR (рандомизация размещения адресного пространства ядра).

Как выяснили специалисты, Platypus позволяет обойти все эти барьеры, поскольку открывает возможность для изучения показателей потребления мощности. Эксперты также отметили, что лучше всего атака Platypus работает на системах Linux, что можно объяснить наличием фреймворка powercap в Linux-ядре.

Тем не менее этот вектор также может сработать с Windows и macOS, однако для его успешной реализации потребуется установка приложения Intel Power Gadget. Исследователи опубликовали видеоролики, в которых объясняется и демонстрируется новая атака:

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru