Обнаружен новый вектор атаки через закрытые уязвимости чипов Intel

Обнаружен новый вектор атаки через закрытые уязвимости чипов Intel

Обнаружен новый вектор атаки через закрытые уязвимости чипов Intel

Эксперт Марк Ермолов из команды PT SWARM (Positive Technologies) обнаружил, что несколько уже закрытых уязвимостей в подсистеме Intel CSME — CVE-2017-5705, CVE-2017-5706, CVE-2017-5707, CVE-2019-0090 и CVE-2021-0146 — на самом деле всё ещё могут представлять опасность. Причём куда серьёзнее, чем считалось раньше.

Если раньше их можно было использовать разве что для частичной атаки на систему, то теперь найден способ, как с их помощью полностью взломать систему безопасности. Это особенно актуально для устройств с процессорами Intel Pentium, Celeron и Atom линеек Denverton, Apollo Lake, Gemini Lake и Gemini Lake Refresh. Эти чипы уже сняты с производства, но до сих пор активно используются — например, в автомобилях, электронных книгах и мини-ПК.

Где тут опасность?

Главное — в цепочке поставок. Идея в том, что вредонос можно внедрить прямо на этапе сборки или ремонта устройства. Не нужно ничего паять или ломать корпус — достаточно получить временный локальный доступ, чтобы вытащить ключ шифрования и записать вредоносный код в прошивку Intel CSME.

Что особенно неприятно — такой код практически невозможно обнаружить с помощью стандартных защитных механизмов. Он обходит и Intel Boot Guard, и технологии на базе виртуализации, и антивирусы. И всё это — до тех пор, пока не начнёт активно действовать: красть данные, блокировать устройство, шифровать диски и так далее.

Обход DRM и доступ к зашифрованным данным

Есть ещё несколько неприятных сценариев. Один из них — обход защиты авторских прав (DRM), что может дать доступ к защищённому контенту на стримингах или в электронных книгах. А ещё новая методика позволяет расшифровать данные на защищённых накопителях — это может быть полезно злоумышленникам, если им удалось завладеть, например, ноутбуком на базе таких процессоров.

В своё время PT помогала Intel справиться с одной из этих уязвимостей — CVE-2021-0146. Тогда речь шла о защите корневого ключа (chipset key), который лежит в основе всей системы доверия Intel CSME. Сейчас же Ермолов показал, что даже этот ключ можно расшифровать — и использовать для полноценного контроля над системой.

Что говорит Intel?

Intel проинформировали об этих находках по всем правилам ответственного раскрытия, но, как утверждает Ермолов, компания не признала новую угрозу и отказывается предпринимать какие-либо меры.

Почему это важно?

Несмотря на возраст этих чипов, они до сих пор используются в десятках видов техники, особенно в встраиваемых системах. По данным Mordor Intelligence, Intel по-прежнему среди лидеров на рынке чипов для интернета вещей. Так что найденный способ может затронуть не только устаревшие ПК, но и, скажем, автомобильную электронику.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru