Атака CacheWarp на AMD SEV опасна для зашифрованных виртуалок

Атака CacheWarp на AMD SEV опасна для зашифрованных виртуалок

Атака CacheWarp на AMD SEV опасна для зашифрованных виртуалок

Специалисты рассказали о новом векторе атаки на AMD Secure Encrypted Virtualization (SEV) под кодовым именем CacheWarp, который можно использовать для компрометации виртуальных машин и повышения прав в системе.

CacheWarp получила идентификатор CVE-2023-20592, её обнаружили эксперты Грацского технического университета и Центра информационной безопасности CISPA имени Гельмгольца.

Согласно описанию, CacheWarp затрагивает процессоры AMD, поддерживающие любую вариацию технологии SEV — «безопасная зашифрованная виртуализация».

«В новом исследовании мы специально сосредоточились на новейшей среде доверенного выполнения AMD (Trusted Execution Environment, TEE) — AMD SEV-SNP, беря за основу предыдущие атаки на Intel TEE», — объясняют специалисты.

«Нам удалось выяснить, что инструкция INVD, которая очищает содержимое кеша процессора, может быть использована для атаки на AMD SEV».

Расширение архитектуры AMD-V в виде SEV разработчики представили в 2016 году. Его задача — изоляция виртуальных машин от гипервизора, для чего используется шифрование содержимого памяти виртуальной машины с уникальным ключом. Смысл в том, чтобы защитить виртуалку от вредоносного гипервизора.

CacheWarp, по словам исследователей, позволяет условному атакующему нивелировать защитный слой и добиться повышения прав в системе, а в каких-то случаях и удалённого выполнения кода.

 

«Инструкция INVD дропает весь модифицированный контент в кеше, не записывая его обратно в память. Это приводит к возможности сбросить любые записи гостя на виртуальной машине. В отчёте мы демонстрируем эксплуатацию с помощью двух примитивов: “timewarp“ и “dropforge“».

AMD уже успела выпустить обновление микрокода, устраняющее описанную проблему.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru