Учёные обошли защиту DDR5: атака Phoenix даёт root за 2 минуты

Учёные обошли защиту DDR5: атака Phoenix даёт root за 2 минуты

Учёные обошли защиту DDR5: атака Phoenix даёт root за 2 минуты

Исследователи из группы COMSEC Цюрихского университета ETH совместно с Google представили новый вариант атаки Rowhammer, который успешно обходит защитные механизмы DDR5-памяти от SK Hynix. Вектор получил название Phoenix.

Rowhammer-атаки работают за счёт многократного «долбления» по одним и тем же строкам памяти, что вызывает помехи и приводит к изменению соседних битов.

В результате злоумышленник может повредить данные, повысить привилегии или даже запустить вредоносный код. Для защиты в DDR5 применяется технология Target Row Refresh (TRR), которая должна отслеживать подозрительные обращения и обновлять ячейки.

Но исследователи выяснили, что защита SK Hynix имеет «слепые зоны». Phoenix научился синхронизироваться с тысячами циклов обновления памяти и выбирать именно те моменты, когда TRR не срабатывает. В итоге на всех 15 протестированных модулях DDR5 им удалось вызвать битовые сбои и провести первую успешную атаку с повышением привилегий.

 

В экспериментах на обычной DDR5-системе с настройками по умолчанию учёным потребовалось меньше двух минут, чтобы получить root-доступ. В отдельных тестах они смогли менять записи таблиц страниц, взламывать RSA-ключи соседних виртуальных машин и подменять бинарный файл sudo для выхода в админские права.

 

Уязвимость получила идентификатор CVE-2025-6202 и высокий уровень опасности. Она затрагивает все модули DDR5, выпущенные с января 2021 по декабрь 2024 года.

Полностью закрыть проблему нельзя — это аппаратная уязвимость. Единственный способ частично защититься — увеличить частоту обновления DRAM в три раза. Но такой режим может привести к сбоям и нестабильности системы.

Подробности изложены в статье «Phoenix: Rowhammer Attacks on DDR5 with Self-Correcting Synchronization» (PDF), которую представят на конференции IEEE Symposium on Security and Privacy в следующем году.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru