Процессоры Intel уязвимы к новому вектору атаки по сторонним каналам

Процессоры Intel уязвимы к новому вектору атаки по сторонним каналам

Процессоры Intel уязвимы к новому вектору атаки по сторонним каналам

Новый вектор атаки по сторонним каналам затрагивает ряд поколений процессоров Intel. На этот раз конфиденциальные данные могут утечь через регистр флагов EFLAGS и анализ тайминга выполнения инструкций.

На этот вектор обратили внимание специалисты Цинхуа и Мэрилендского университета в Колледж-Парке. По словам экспертов, их находка отличается от атак по сторонним каналам, которые встречались в прошлом.

Вместо расчёта на систему кеширования, как это делают большинство подобных методов, новый вектор задействует уязвимость в процессе временного выполнения. Эта брешь позволяет извлекать конфиденциальные данные из пространства пользовательской памяти с помощью анализа тайминга.

Новый вектор атаки можно назвать ответвлением печально известной Meltdown, о которой стало известно в январе 2018 года. Напомним, Meltdown использует функцию оптимизации производительности — спекулятивное выполнение.

Технические детали новой атаки специалисты представили в отчёте (PDF), где описали уязвимость смены регистра EFLAGS при временном выполнении. Эта брешь затрагивает тайминг JCC-инструкций (jump on condition code).

Злоумышленник может реализовать атаку в два этапа:

  1. Спровоцировать временное выполнение и зашифровать «секреты» через регистр EFLAGS.
  2. Замерить время выполнения инструкции JCC для расшифровки данных.

 

Тесты исследователей показали, что новый вектор обеспечивает 100-процентную результативность извлечения данных с процессорами Intel i7-6700 и Intel i7-7700. В случае с более новым CPU — Intel i9-10980XE — слить сведения получилось лишь в отдельных случаях. Эксперименты проводились на Ubuntu 22.04 с ядром Linux версии 5.15.0.

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