Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Spook.js — атака по сторонним каналам, обходящая Site Isolation в Chrome

Группа специалистов из австралийских и израильских университетов смогла провести успешную атаку по сторонним каналам на CPU. В итоге у экспертов получилось извлечь данные из Google Chrome и других Chromium-браузеров, в которых реализована функция Site Isolation (изоляция сайтов).

Новый вектор атаки получил имя Spook.js, исследователи сравнивают его с печально известными Meltdown и Spectre, которые в 2018 году продемонстрировали миру уязвимость современных процессоров.

В попытке защитить пользователей от подобных кибератак разработчики Google Chrome добавили в браузер новую функцию — Site Isolation. Смысл этого защитного слоя заключается в ограничении действия кода JavaScript, с помощью которого можно было красть данные пользователя из других активных вкладок.

Тем не менее свежее исследование показало, что текущая реализация функции Site Isolation недостаточно защищает пользовательские данные. Несмотря на чёткое разграничение доменов вроде example.com и attacker.com, изоляция сайтов игнорирует этот принцип в случае с поддоменами — attacker.example.com или login.example.com.

Описанный вектор атаки Spook.js использует этот изъян в Site Isolation, о котором Google, кстати, знает. Тем не менее разработчики ничего не могут сделать, поскольку разграничение JavaScript на уровне поддоменов негативно скажется на работе 13,4% веб-сайтов в Сети.

По словам специалистов, им удалось разработать специальный инструмент на JavaScript, который осуществляет атаки вида Spectre на Chrome и другие интернет-обозреватели, основанные на Chromium. Spook.js работает с процессорами Intel, AMD и даже Apple M1.

Демонстрацию эксплуатации данного сценария специалисты опубликовали на YouTube:

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru