Новый вектор атаки Rowhammer нивелирует любую защиту памяти DDR4

Новый вектор атаки Rowhammer нивелирует любую защиту памяти DDR4

Новый вектор атаки Rowhammer нивелирует любую защиту памяти DDR4

Как известно, эксплойты класса Rowhammer позволяют атакующему, не располагающему большими правами, модифицировать или повредить данные, хранящиеся в уязвимых чипах памяти. Теперь этот вид атаки угрожает практически каждому DDR4-модулю, поскольку новый вектор нивелирует защитные меры производителей.

С помощью вектора Rowhammer злоумышленники могут выбить самые высокие права в системе, обойти песочницы, а также проводить рутинг и заражение устройств, работающих на операционной системе Android.

Опубликованное исследование показало, как можно обойти все защитные меры, введённые в DRAM. Из 40 протестированных DIMM-модулей экспертам удалось добиться проброса битов в 100% случаев. Напомним, что предыдущее исследование (PDF) демонстрировало куда более скромные результаты: 13 из 42 чипов.

«Новая техника увеличивает число устройств, которые может взломать потенциальный злоумышленник. Согласно нашему анализу, успешной компрометации можно добиться в 80% случаев. Поскольку корень проблемы лежит в аппаратном обеспечении, эту уязвимость едва ли можно пропатчить в ближайшее время», — отмечают специалисты.

Для нового вектора атаки Rowhammer исследователи использовали кастомный фаззер — софт, предназначенный для выявления багов. Этот фаззер, получивший имя Blacksmith, «натравили» на DDR4-модули, которые на сегодняшний день занимают около 94% всего рынка DRAM.

Напомним, что в мае Google выявила ещё одну версию Rowhammer, которой присвоили название «Half-Double».

В России письменные дипломы могут заменить устными экзаменами из-за ИИ

Развитие искусственного интеллекта может довести российские вузы до очень старой, но внезапно снова актуальной идеи: вместо письменной дипломной работы — устный экзамен. Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков заявил, что такой формат позволит честнее оценивать реальные знания и компетенции студентов.

Логика простая: если текст можно сгенерировать, отредактировать и красиво упаковать с помощью ИИ, то сама по себе письменная работа уже не всегда показывает, что студент действительно понимает тему.

А вот на устном экзамене спрятаться за нейросетью сложнее: преподаватель задаёт вопросы, уточняет детали, просит объяснить логику, и там уже видно, кто разбирался, а кто просто принёс красиво оформленный документ.

Фальков, как передаёт ТАСС, назвал это возвращением к истокам высшего образования с помощью ИИ. По его словам, никакая система не подготовит студента к живым вопросам преподавателя так, чтобы это нельзя было почувствовать.

Ранее министр также говорил, что уже в ближайшие годы в вузы придут студенты, для которых искусственный интеллект будет привычным инструментом с рождения. Это означает, что подходы к обучению и оценке знаний придётся пересматривать регулярно, а не раз в десятилетие по большим праздникам.

По сути, университеты сталкиваются с простой проблемой: если ИИ умеет писать всё лучше, проверять нужно не только текст, но и человека за этим текстом. И устный экзамен здесь выглядит не архаикой, а вполне рабочим античитом против дипломов, собранных по принципу «нейросеть, сделай красиво».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru