ZeRO и No-FAT: аппаратная защита памяти без потери производительности

ZeRO и No-FAT: аппаратная защита памяти без потери производительности

ZeRO и No-FAT: аппаратная защита памяти без потери производительности

Исследователи из Колумбийского университета предложили два новаторских способа обеспечения безопасности по памяти аппаратными средствами. Оба метода можно реализовать, слегка изменив микроархитектуру. Тестирование показало, что при подходе No-FAT снижение производительности незначительно — около 8%; в случае ZeRØ потери равны нулю.

Безопасность доступа к памяти — давняя проблема, о которой каждый раз вспоминают при появлении серьезных угроз. За сорок лет было предложено множество различных решений, но они либо плохо работали, либо требовали жертв. Меры противодействия эксплойту Spectre и Meltdown, например, повлекли падение производительности — в среднем на 20%, в отдельных случаях в два раза. Кроме того, с появлением новых угроз используемая защита может потерять свою эффективность, и специалистам придется искать альтернативные решения.

Согласно описанию ZeRØ (PDF), этот механизм позволяет обеспечить защиту кода и указателей системы, притом без поражения в производительности. Его реализация предполагает замену инструкций обращения к памяти и схемы кодирования метаданных — по словам авторов проекта, эти изменения можно привнести в современные процессоры без особого труда. Университетские исследователи предлагают использовать ZeRØ в дополнение к средствам противодействия атакам на память.

 

Техника No-FAT (PDF) была разработана с прицелом на снижение потребления ресурсов при проверках безопасности по памяти. С этой целью авторы исследования предложили использовать группировку распределителей памяти (memory allocator binning) — набрающий популярность метод, который позволяет ускорить вычисление начального адреса и размера участка памяти, выделенного под указатель, притом выполнять это во время доступа к данным.

Применение No-FAT, по словам разработчиков, снимает многие проблемы, свойственные традиционным подходам, — такие как совместимость с незащищенным софтом и заметное падение производительности. Прогон тестов SPEC CPU2017 показал, что при новом способе защиты памяти быстродействие снижается примерно на 8%.

Среди прочих достоинств создатели No-FAT особо отметили надежную защиту от некоторых видов Spectre-атак. Их метод также позволяет значительно ускорить фаззинг при поиске уязвимостей, автоматическую очистку памяти, улучшить предсказуемость предвыборки данных и работы контроллеров DRAM.

 

Финансирование проектов ZeRØ и No-FAT частично осуществлялось за счет грантов, полученных от ВМС и ВВС США, а также целевой дотации Qualcomm. Спецподразделение ВВС уже работает над созданием чипов с новой встроенной защитой.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru