Атака через JavaScript по определению содержимого L3-кэша CPU

Атака через JavaScript по определению содержимого L3-кэша CPU

Группа исследователей из Колумбийского университета сообщила о выявлении нового вида атак (отчёт в PDF), позволяющих восстановить часть содержимого общего для всей системы L3-кэша CPU, запустив в браузере JavaScript-код.

Исследователям удалось создать рабочий прототип эксплоита, но детали, необходимые для практической реализации атаки, до момента появления методов защиты в браузерах держатся в тайне, так как атака может быть использована для выделения из кэша остаточных системных данных.

Потенциально атаке подвержены все системы на базе относительно новых моделей процессоров Intel (Ivy Bridge, Sandy Bridge и Haswell), на которых используются актуальные выпуски браузеров c поддержкой HTML5. Так как L3-кэш общий для всех ядер CPU и совместно используется всеми процессами в системе, включая ядро, через периодический мониторинг содержимого кэша атакующий может получить детальные сведения о пользователях и системе, сообщает opennet.ru.

Предложенный метод является разновидностью атак по сторонним каналам (side-channel attacks), использующим косвенные методы, такие как анализ перепадов напряжения, температуры и времени выполнения операции, для восстановления данных из изолированного окружения. В частности, в результате атаки пошагово моделируется содержимое кэша на основе измерения отклонения времени доступа к данным до и после сброса кэша. В атаке используется особенность работы JavaScript-движков с типизированными массивами, а именно применяемые методы маппинга адресов физической памяти в кэш. Для измерения времени используются средства JavaScript для доступа к системному таймеру с высоким разрешением с оглядкой на фиксированные задержки в JavaScript runtime. 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Критическая уязвимость в DJL грозит атаками через Java-софт с встроенным ИИ

В Deep Java Library (DJL) объявилась уязвимость, позволяющая провести атаку на Windows, macOS или Linux при загрузке ИИ-модели. Патч уже доступен, пользователям настоятельно рекомендуется обновить библиотеку машинного обучения до версии 0.31.1.

Опенсорсный фреймворк DJL используется разработчиками Java-приложений для интеграции с ИИ. Уязвимости в таких инструментах особенно опасны в условиях общего доступа к ИИ-модели, развернутой в облаке или корпоративной среде.

Проблема CVE-2025-0851 (9,8 балла CVSS) классифицируется как обход каталога, то есть представляет собой возможность записи файлов в произвольное место в системе. В появлении уязвимости повинны утилиты ZipUtils.unzip и TarUtils.untar, используемые для распаковки архивов при загрузке ИИ-моделей.

Злоумышленник может, к примеру, создать в Windows вредоносный архив, и его распаковка на платформе macOS или Linux произойдет вне рабочего каталога. Таким же образом можно провести атаку на Windows, создав архив в macOS/Linux.

Эксплойт позволяет получить удаленный доступ к системе, вставив ключ SSH в файл authorized_keys. Данная уязвимость также провоцирует межсайтовый скриптинг (XSS) через инъекцию HTML-файлов в общедоступную директорию.

Кроме того, высока вероятность атаки на цепочку поставок с целью забэкдоривания корпоративного конвейера ИИ: аналитики данных и исследователи в области ИИ зачастую загружают предобученные модели из внешних источников.

Уязвимости подвержены все выпуски DJL ниже 0.31.1. Данных о злонамеренном использовании CVE-2025-0851 пока нет. Пользователям рекомендуется установить новейшую сборку пакета и загружать архивы ИИ-моделей только из доверенных источников — таких как DJL Model Zoo.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru