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.

Работодатели жалуются на дипломированную беспомощность из-за ИИ

Широкое распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ) приводит к тому, что многие выпускники вузов не могут выполнять служебные обязанности без нейросетевых инструментов. При этом у них часто отсутствует базовое понимание знаний, которые они получили во время обучения.

О такой тенденции рассказал управляющий партнёр агентства по подбору кадров «А2» Алексей Чихачев в интервью ВГТРК. По его словам, у этого явления пока нет общепринятого названия, а сам он называет его «дипломированной беспомощностью».

«К нам приходят аналитики, маркетологи, юристы, кандидаты с дипломами из хороших вузов. Мы просим их объяснить без искусственного интеллекта, как они пришли к такому или иному выводу. Они разводят руками. Даёшь им ноутбук с интернетом — решают эту задачу, убираешь — и не справляются», — рассказал Алексей Чихачев.

Как отметил эксперт, при правильном использовании ИИ способен заметно усилить навыки сотрудника. Однако сейчас соискатели всё чаще пытаются не усилить свои компетенции с помощью ИИ, а заменить их нейросетевыми инструментами.

Ранее ВГТРК со ссылкой на данные опроса Работа.Ру сообщало, что до 40% соискателей используют ИИ для выполнения тестовых заданий. Из-за этого многие работодатели стали проводить собеседования строго офлайн.

В сфере ИБ, как отметили участники эфира AM Live «ИИ и машинное обучение в информационной безопасности: риски, сценарии и прогнозы», использование ИИ остаётся довольно ограниченным. Это связано, в частности, с вопросами ответственности за решения, принятые с помощью ИИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru