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

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru