FirmwareBleed: большинство вендоров не могут бороться с уязвимостями CPU

FirmwareBleed: большинство вендоров не могут бороться с уязвимостями CPU

FirmwareBleed: большинство вендоров не могут бороться с уязвимостями CPU

Атаки спекулятивного выполнения продолжают оставаться серьезной угрозой для современных процессоров. Новое исследование специалистов по кибербезопасности показало, что отрасль пока не может грамотно следовать рекомендациям AMD и Intel по защите от таких атак, что создает риски для цепочек поставок софта.

Исследователи из Binarly назвали проблему FirmwareBleed, она связана с утечками информации из-за постоянного расширения поверхности атаки на корпорации. Причиной может быть как некорректная установка патчей, так и частичное их использование.

«За счет таких кибератак злоумышленники могут добраться до контента из привилегированной памяти (включая области, защищенные технологиями виртуализации). Таким образом, атакующий может извлечь конфиденциальные данные из процессов, запущенных на том же CPU», — пишут эксперты в отчете.

Здесь стоит упомянуть обнаруженный недавно вектор атаки Retbleed, выявленный специалистами ETH Zurich. Он работает за счет эксплуатации механизма защиты “retpoline”, который и был создан для отражения атак спекулятивного выполнения.

«Исследование FirmwareBleed показало, что отрасль не готова корректно следовать инструкциям по защите от атак спекулятивного выполнения, даже если доступен технический способ нивелировать уязвимость», — объясняет Алекс Матросов из Binarly в беседе с Hacker News.

 

В общей сложности Binarly обнаружила 32 прошивки от HP, 59 от Dell и 248 от Lenovo, в которых не были учтены патчи. Это, по мнению специалистов, создает риски для цепочки поставок.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru