Представлены работающие на GPU протитипы руткита и кейлоггера для Linux

Представлены работающие на GPU протитипы руткита и кейлоггера для Linux

Исследователи безопасности из команды Team Jellyfish воплотили в жизнь теоретический метод применения GPU для отслеживания активности в системе и подготовили рабочие прототипы руткита и кейлоггера, выполняемые на GPU для скрытия своего присутствия в системе.

Руткит и кейлоггер примечательны тем, что получив доступ к GPU, они обходятся без традиционных привязок и изменений кода ядра операционной системы. Отслеживание буфера, содержащего данные о нажатых клавишах, производится непосредственно из GPU при помощи DMA. На CPU выполняется только инициализация, после чего вся активность руткита ограничивается GPU, пишет opennet.ru.

В настоящее время реализована только работа на системах с отдельными видеокартами (GPU, интегрированные с CPU, пока не поддерживаются) AMD и NVIDIA. Прототип руткита реализован в пространстве пользователя и загружается при помощи LD_PRELOAD. Для организации выполнения кода на GPU применяется OpenCL API, что требует наличия драйверов с поддержкой OpenCL.

После загрузки все данные размещаются в видеопамяти, что затрудняет обнаружение руткита. Перехват содержимого памяти CPU производится через DMA. Выполнение на стороне GPU также позволяет задействовать средства GPU для выполнения сложных вычислений. 

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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