Battering RAM: дешёвый чип ломает защиту Intel SGX и AMD SEV-SNP

Battering RAM: дешёвый чип ломает защиту Intel SGX и AMD SEV-SNP

Battering RAM: дешёвый чип ломает защиту Intel SGX и AMD SEV-SNP

Исследователи показали новую уязвимость, которая бьёт по самым свежим защитным механизмам процессоров Intel и AMD. Вектор атаки получил название Battering RAM и работает довольно изящно — через дешёвое «железо» стоимостью всего около $50.

Исследователи собрали небольшой DDR4-интерпозер, который вставляется в память и сначала ведёт себя абсолютно честно: проходит все проверки, выглядит прозрачным для системы.

Но стоит «щёлкнуть выключателем» — устройство начинает подменять защищённые адреса на свои, позволяя злоумышленнику читать и изменять зашифрованные данные.

 

Таким образом ломаются ключевые функции Intel SGX и AMD SEV-SNP — технологий, которые должны были гарантировать безопасность данных в памяти, особенно в облаке. То есть атака напрямую угрожает конфиденциальным вычислениям, на которые сегодня делают ставку многие провайдеры.

На практике это значит, что недобросовестный сотрудник дата-центра с ограниченным физическим доступом может вставить такую плату и получить доступ к защищённым областям памяти. Причём система будет уверена, что всё в порядке.

В Intel и AMD на это ответили традиционно: мол, физические атаки в зону ответственности не входят. Но сами исследователи подчёркивают — защищаться от Battering RAM можно только на уровне фундаментальной переработки архитектуры шифрования памяти.

Примечательно, что атака появилась на фоне других свежих находок. Например, в августе исследователи ETH Zürich рассказали про VMScape, вариант Spectre, который позволяет сливать данные между виртуальными машинами. А чуть раньше VUSec показали L1TF Reloaded, комбинацию старых багов процессоров для кражи содержимого кеша.

Иными словами, гонка «защита против атак» вокруг современных CPU продолжается, и пока новые уязвимости появляются быстрее, чем производители успевают закрывать старые.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru