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.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru