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.

Кто снимает? Новое Android-приложение обнаруживает умные очки рядом

Смарт-очки с камерами всё чаще появляются в общественных местах, поэтому у многих возникает закономерный вопрос: а можно ли понять, что кто-то рядом ведёт съёмку? Разработчик Ив Жанрено предложил свой ответ — Android-приложение Nearby Glasses. Приложение сканирует Bluetooth Low Energy (BLE) и пытается определить поблизости устройства, связанные с известными производителями умных очков.

В основе не названия устройств (их легко менять), а так называемый manufacturer ID — идентификатор компании в BLE-пакетах. Он стандартизирован и закреплён за конкретным производителем, поэтому служит более стабильным признаком.

Сейчас Nearby Glasses отслеживает четыре ID:

  • 0x01AB — Meta Platforms (корпорация Meta признана экстремистской и запрещена в России);
  • 0x058E — Meta Platforms Technologies;
  • 0x0D53 — Luxottica (производитель Meta Ray-Ban);
  • 0x03C2 — Snapchat (Snap Spectacles).

При желании пользователь может вручную добавить другие значения.

 

Когда приложение обнаруживает устройство с заданным ID и уровнем сигнала выше установленного порога (по умолчанию −75 dBm, что соответствует примерно 10–15 метрам на открытом пространстве), оно отправляет уведомление. Чтобы не заваливать пользователя предупреждениями, встроен «период тишины» — по умолчанию 10 секунд.

Разработка вдохновлена реальными случаями. В СМИ уже описывались эпизоды, когда очки Meta Ray-Ban использовались для скрытой съёмки. А один студент Гарварда демонстрировал работу очков в связке с системой распознавания лиц и открытыми данными в режиме реального времени.

При этом автор честно предупреждает: ложные срабатывания возможны. Manufacturer ID используется для всей линейки продуктов компании, поэтому приложение может реагировать и на другие устройства того же бренда, например VR-гарнитуры Meta. В таких случаях помогает контекст: если вокруг нет VR-шлемов, но есть человек в очках, вероятность совпадения выше.

Приложение работает как фоновая слжба Android, не собирает пользовательские данные, не отправляет телеметрию и не показывает рекламу. Логи (если включены) сохраняются только локально и содержат лишь обнаруженные ID.

Разработчики планируют расширить список производителей, улучшить интерфейс на отдельных устройствах (например, Pixel), локализацию и, возможно, выпустить версию для iOS. В перспективе автор также рассматривает более глубокий анализ BLE-трафика для снижения числа ложных тревог, но это потребует дополнительной технической проработки.

Nearby Glasses доступно в Google Play и на GitHub, где опубликован исходный код на Kotlin.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru