GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

GhostRace — новый вектор атаки на современные CPU для слива данных

Исследователи выявили новый вектор атаки на современные процессоры, поддерживающие спекулятивное выполнение. Получивший имя GhostRace способ может привести к учетке конфиденциальных данных.

GhostRace получила идентификатор CVE-2024-2193 и является по своей сути разновидностью Spectre v1 (CVE-2017-5753). Специалисты в отчёте описывают этот класс уязвимостей так:

«С помощью атаки неверного предсказания ветви злоумышленник может превратить все архитектурно свободные от гонок критические области в  “спекулятивное состояние гонки“ (Speculative Race Conditions, SRC) и привести к утечке данных жертвы».

О похожей проблеме под названием SLAM мы писали в декабре 2023 года. Тогда эксперты предупреждали, что она способна вытащить хеш root-пароля из процессоров AMD и Intel.

GhostRace отличается тем, что с её помощью неаутентифицированный атакующий может извлечь произвольные данные из процессора, используя условия гонки для доступа к спекулятивным путям исполняемого кода — атака вида Speculative Concurrent Use-After-Free (SCUAF).

«Любое программное обеспечение (операционная система, гипервизор и пр.), имплементирующее примитивы синхронизации посредством ветвей без каких-либо инструкций сериализации, уязвимо перед SRC. Это касается любой микроархитектуры — x86, ARM, RISC-V», — поясняют специалисты VUSec.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru