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.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru