Процессоры AMD уязвимы перед новым вектором атаки — SQUIP

Процессоры AMD уязвимы перед новым вектором атаки — SQUIP

Процессоры AMD уязвимы перед новым вектором атаки — SQUIP

Команда специалистов опубликовала исследование, описывающее первый вектор атаки по сторонним каналам, в котором задействована очередь планировщика в современных процессорах. В случае с CPU от AMD атаку назвали “SQUIP”.

Суперскалярные процессоры, как известно, полагаются на очередь планировщика при выполнении инструкций. Если у CPU от Intel есть только одна очередь, то процессоры Apple и AMD располагают отдельными очередями для каждой единицы запуска.

У AMD есть также одновременная многопоточность, когда ядро CPU разделяется на множество логических ядер или потоков, которые выполняют независимые друг от друга инструкции.

Как выяснили исследователи, атакующий, располагающий доступом к тому же ядру, что и пользователь, но находясь в другом SMT-потоке, может замерить время простоя планировщика и достать конфиденциальную информацию. Этот вектор атаки назвали SQUIP (Scheduler Queue Usage via Interference Probing).

«Если злоумышленник воспользуется SQUIP и будет находиться на том же хосте и CPU, что и жертва, он получит доступ к выполняемым инструкциям. Брешь существует из-за разделённого типа планировщика в процессорах AMD», — объясняет Дэниел Грасс из Грацского технического университета.

Несмотря на то что Apple также использует метод разделения очереди планировщика в процессорах M1, яблочная продукция не затронута SQUIP. Штука в том, что купертиновцы пока не имплементировали SMT. Тем не менее, если в будущем процессоры Apple начнут использовать SMT, для них SQUIP также может стать актуальной.

Исследователи продемонстрировали состоятельность выявленного вектора атаки, создав скрытый канал, который использовался для извлечения данных из виртуальной машины и соответствующего процесса. В результате эксперимент специалистов показал, что атакующий может вытащить ключ шифрования RSA-4096 полностью.

AMD получила уведомление об уязвимости в декабре 2021 года, после чего присвоила ей идентификатор CVE-2021-46778 и среднюю степень риска. Корпорация опубликовала сообщение, в котором предупреждает пользователей о том, что микроархитектуры Zen 1, Zen 2 и Zen 3 находятся в зоне риска.

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