Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Американское Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры (CISA) и директорат науки и технологий в составе Министерства внутренней безопасности США запустили проект по созданию новой среды аналитики, способной ускорить принятие решений по защите инфраструктуры в условиях быстро меняющегося ландшафта киберугроз.

Итоговая платформа CAP-M (Advanced Analytics Platform for Machine Learning, ранее CyLab) должна обеспечить тренировочную площадку для госструктур и частных организаций, где можно будет обмениваться опытом отражения кибератак и опробовать новейшие методы и инструменты анализа данных, в том числе полагающиеся на ИИ и машинное обучение.

Согласно утвержденному плану (PDF), работа над проектом включает создание прототипа многооблачной приватной среды для коллективной работы, исследование передовых технологий анализа данных, собранных из различных источников, а также разработку и автоматизацию рабочего цикла анализатора, использующего алгоритмы машинного обучения.

«Полномасштабная CAP-M будет включать многооблачную среду и множество структур данных — логическую базу данных, облегчающую доступ к наборам данных CISA, и приближенную к рабочим условиям среду для тестирования реальных решений», — сказано в анонсе правительства США.

Информация, собранная в ходе экспериментов, будет расшарена в госсекторе, академических кругах и среди представителей частного бизнеса. Сроки реализации проекта пока не назначены, и отсутствие конкретики, а также всеобъемлющие цели вызвали неоднозначную реакцию в ИБ-сообществе. 

Опрошенные The Register специалисты отметили, что в лабораторных условиях редко воспроизводятся сложность и фоновый шум реальной рабочей среды, поэтому CAP-M может оказаться хорошим решением этой проблемы. Вместе с тем использование ИИ и машинного обучения потребует солидного массива данных для тренировки системы; не исключено, что с этой целью придется создать автомат для проведения атак, особую форму алертов и новые способы распознавания ложных сигналов.

Многим импонирует идея объединить разрозненные ИБ-исследования и разработки в одном месте и сделать их общим достоянием, однако экспертов тревожит вопрос безопасности подобной платформы. Спонсируемые государством хакеры смогут изучить сильные и слабые стороны CAP-M и создать эксплойты или навести белый шум, способный ввести в заблуждение ИИ-анализаторы.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru