Память DDR4 уязвима для атаки Rowhammer

Память DDR4 уязвима для атаки Rowhammer

В 2014 году исследователи из университета Карнеги-Меллона разработали атаку Rowhammer. Ее суть сводилась к тому, что определенное воздействие на ячейки памяти может привести к тому, что электромагнитное излучение повлияет на соседние ячейки, и значения битов в них изменятся.

Новое исследование компании Third I/O показало, что атаки такого рода могут влиять также на новейшую память DDR3 и DDR4.

Первыми работающий эксплоит для Rowhammer в 2015 году показали специалисты Google Project Zero. Следом за ними группа исследователей из Франции и Австрии продемонстрировала (PDF) эксплуатацию уязвимости с пользованием кода на JavaScript. Тогда сообщалось, что перед такими атаками уязвима практически любая память DDR3, пишет xakep.ru.

Новое исследование компании Third I/O было представлено на конференции Semicon China в минувшие выходные. Оказалось, что проблема Rowhammer распространяется на новую память DDR3, а также  DDR4, невзирая на все принятые меры безопасности. Эксперты рассказали, что им даже удалось выявить комбинацию данных, при помощи которой можно воздействовать на DDR4 наиболее эффективно, – она позволяет добиваться ошибок на 50% чаще, чем случайная  комбинация. Отчет гласит:

«Убийственная комбинация данных, это, на самом деле, архаичный паттерн, который когда-то давно использовался для тестирования Gigabit Ethernet. Паттерн таков: 492492492492492492492492492492492492492492492492 в hex или при конвертации в бинарный вид:

 

0100100100100100100100100100100100100100100100100100100100100100
1001001001001001001001001001001001001001001001001001001001001001
0010010010010010010010010010010010010010010010010010010010010010».

Тем не менее, эксперты пишут, что это вовсе не универсальное решение: учитывая все различия архитектур, убийственная комбинация должна быть специфична и уникальна для каждой системы. Приведенный выше пример тоже показал себя лучше случайных комбинаций далеко не во всех случаях. Поэтому основным инструментом для проведения тестов все же должны оставаться случайные комбинации, считают в Third I/O.

Сообщается, что специалисты Third I/O протестировали двенадцать различных чипов DDR4 (включая Micron и Crucial Ballistix) и успешно скомпрометировали восемь из них. Устойчивость к атаке продемонстрировали G.Skill и Geil Super.

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