Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Для RAMBO воздушный зазор не преграда

Группа израильских исследователей обнаружила возможность атаки, позволяющей перехватывать данные непосредственно из оперативной памяти оборудования. Она получила название RAMBO (Radiation of Air-gapped Memory Bus for Offense, перехват данных через воздушный зазор с помощью излучения).

Системы с воздушным зазором, не подключенные к публичному интернету, используются в критически важных средах с высокими требованиями к безопасности, включая госуправление, оборону, атомную энергетику, опасные производства.

Однако такие системы могут быть заражены вредоносными программами через недобросовестных сотрудников или цепочки поставок. Самым известным примером такой атаки стали Stuxnet и Industroyer.

Атака с помощью RAMBO, как сообщило издание BleepingComputer, позволяет перехватывать данные получателю, расположенному поблизости, на расстоянии до 7 метров. Для перехвата используется электромагнитное излучение, которое испускают модули памяти.

 

Однако скорость обмена данными очень низкая — 128 байт/с. Но этого достаточно для перехвата небольших объемов данных, например паролей или ключей шифрования. В среднем на перехват пароля требуется около секунды, ключа шифрования — от 4 до 42 секунд.

Исследователи подготовили набор рекомендаций для противостояния таким атакам. Они включают усиление норм по физической безопасности объектов, а также экранирование модулей памяти.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru