Ученые вновь доказали реальность атак на чипсеты ARM по DVFS-каналам

Ученые вновь доказали реальность атак на чипсеты ARM по DVFS-каналам

Ученые вновь доказали реальность атак на чипсеты ARM по DVFS-каналам

Новое исследование способности мощных процессоров сливать важную информацию через сигналы внутренних датчиков тактовой частоты, температуры и энергопотребления показало, что проблема затрагивает Apple MacBook, iPhone и многие современные Android-смартфоны.

При разработке своей атаки по сторонним каналам университетские исследователи сделали ставку на DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling, динамическое масштабирование частоты и напряжения) — механизм балансировки, не дающий системе выходить за пределы мощности и температуры при высоких нагрузках.

Подобная возможность присутствует во всех современных чипсетах. Ввиду большой популярности GPU и систем на кристалле (SoC) с архитектурой ARM в контрольную выборку вошли (PDF) устройства с такой элементной базой.

Проверка на предмет утечки осуществлялась путем считывания замеров аналоговых параметров с помощью софта, запущенного на устройстве. Исследование в числе прочего выявило корреляцию между показаниями датчиков и характером выполняемых инструкций, а также обрабатываемых данных; это и обеспечило успех атакам по DVFS-каналам, проведенным для пробы.

В частности, исследователям удалось, используя свой подход и специально созданный JavaScript-код, украсть из Chrome и Safari историю браузера и пиксельный вывод на экран на устройствах, снабженных всеми средствами защиты от традиционных атак по сторонним каналам уровня микроархитектуры. В ходе другого эксперимента были успешно сняты цифровые отпечатки сайта (фингерпринт), притом без повышения привилегий.

Похожую атаку на чипы Intel и AMD в прошлом году продемонстрировали специалисты трех американских университетов. Свой метод они нарекли Hertzbleed.

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