Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Две уязвимости позволяют обойти защитную функцию AMD SEV

Компания AMD, один из крупнейших производителей процессоров, опубликовала информацию о двух уязвимостях, позволяющих обойти защитную функцию SEV (Secure Encrypted Virtualization, надёжная зашифрованная виртуализация). Задача SEV — изолировать виртуальные машины и гипервизор, но бреши нивелируют этот механизм.

Уязвимости получили идентификаторы CVE-2020-12967 и CVE-2021-26311. Описания дыр можно найти в исследованиях «SEVerity: Code Injection Attacks against Encrypted Virtual Machines» и «undeSErVed trust: Exploiting Permutation-Agnostic Remote Attestation».

Если киберпреступники задействуют выявленные уязвимости в кибератаках, им удастся внедрить вредоносный код на виртуальную машину даже при активированной защите. Известно, что проблема затрагивает процессоры линейки AMD EPYC: первое, второе и третье поколения.

Владельцам 3-го поколения повезло больше, поскольку риск эксплуатации уязвимостей можно минимизировать с помощью функции SEV-SNP.

Первая брешь — CVE-2020-12967 — как раз допускает выполнение произвольного кода из-за недостаточной защищённости таблицы в AMD SEV/SEV-ES. А CVE-2021-26311 позволяет модифицировать память.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru