Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Уязвимость Spectre всё ещё угрожает последним процессорам AMD и Intel

Об опасной аппаратной уязвимости Spectre заговорили более шести лет назад. Согласно новому исследованию, даже спустя это время последние модели процессоров от AMD и Intel остаются в зоне риска эксплуатации.

Отчёт (PDF) экспертов Швейцарской высшей технической школы Цюриха описывает обход Branch Predictor Barrier (IBPB) на x86-чипах. IBPB, как известно, является очень важной составляющей защиты от атак спекулятивного исполнения.

Например, сама Intel описывает назначение IBPB следующим образом:

«Механизм управления косвенными ветвями устанавливает своего рода барьер, не позволяющий софту, который выполняется до него, контролировать прогнозируемые цели косвенных ветвей, выполненных уже после этого барьера».

Фактически этот метод используется для противостояния вектору атаки Spectre v2 (отслеживается под идентификатором CVE-2017-5715), который задействует предсказатели косвенных ветвей для спекулятивного выполнения.

В новом исследовании специалисты демонстрируют, как с помощью бага в микроархитектуре Intel (вроде Golden Cove и Raptor Cove) можно обойти IBPB. По словам экспертов, этот вектор — первое практическое применение сквозной межпроцессовой утечки.

 

Проблеме присвоили идентификатор CVE-2023-38575 и дали 5,5 балла по шкале CVSS. Intel уже выпустила патчи микрокода.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru