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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru