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.

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