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:

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru