Взломщики NVIDIA требуют убрать из видеокарт антимайнинговые ограничения

Взломщики NVIDIA требуют убрать из видеокарт антимайнинговые ограничения

Взломщики NVIDIA требуют убрать из видеокарт антимайнинговые ограничения

Группировка Lapsus$, взявшая на себя ответственность за атаку на NVIDIA, начала сливать информацию, якобы украденную у производителя видеокарт. Последний продолжает расследование и пока отказывается комментировать заявления хакеров и выложенные ими данные.

Ранее NVIDIA подтвердила факт кибератаки, не вдаваясь в подробности; об утечке в этом коротком сообщении не было сказано ни слова. Взломщики, напротив, очень активно распространяются о своем достижении. Так, они заявили, что пробыли в сети жертвы почти неделю, украли 1 Тбайт важных данных и готовы опубликовать их, если не получат выкуп.

В подтверждение своих слов Lapsus$ выложила в общий доступ несколько файлов с хешированными паролями, якобы принадлежащими сотрудникам NVIDIA.

 

Пострадавшая компания нанесла ответный удар — получила доступ к виртуальной машине злоумышленников и зашифровала все данные. Однако большого урона нанести не удалось: у Lapsus$ остались резервные копии.

Ответный взлом только раззадорил авторов атаки. Они заявили, что украли у NVIDIA закрытую документацию по драйверам, прошивкам, SDK, проприетарному контроллеру Falcon, а также по LHR — технологии ограничения хешрейта, введенной из-за роста популярности ускорителей у копателей криптовалюты.

Хакеры также пообещали не публиковать эти данные, если жертва уберет защиту от майнинга из прошивок GeForce RTX серии 30. В противном случае исходники программных заплаток LHR и информация об алгоритмах, снижающих производительность графических карт, будут не только слиты в паблик, но и выставлены на продажу.

Затем в этой ветке появилась ссылка на архив «данных NVIDIA», хранящийся в облаке Amazon, — RAR-файл весом около 20 Гбайт. Производитель видеочипсетов подал жалобу на абьюз, и Lapsus$ перенесла свои откровения в торренты. По их словам, слитых данных о LHR вполне достаточно для обхода этой защиты; один из таких способов хакеры даже предлагают к продаже, гарантируя отключение LHR без перепрошивки.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru