Знаменитая атака Rowhammer теперь угрожает устройствам Android

Знаменитая атака Rowhammer теперь угрожает устройствам Android

Знаменитая атака Rowhammer теперь угрожает устройствам Android

Команда исследователей VUSec предупреждает, что киберпреступники научились использовать технику Rowhammer для атак на устройства Android. Напомним, что атака RowHammer вызвана эффектом искажения содержимого отдельных битов памяти DRAM, повреждение которых может быть инициировано через цикличное чтение данных из соседних ячеек памяти (простой цикл с чтением содержимого памяти и очисткой кэша).

VUSec опубликовала статью, в которой описывается новая форма атаки Rowhammer, которую эксперты назвали «GLitch». Схема работы этой вредоносной техники практически идентична Rowhammer, различие лишь в том, что она ориентирована на атаку устройств под управлением мобильной операционной системы Android.

Для  использования этого вектора атаки злоумышленникам нужно заманить пользователя на специально созданную веб-страницу. Таким образом, это первая Rowhammer-атака, которую можно осуществить удаленно на мобильные устройства.

«Нашей задачей было узнать, уязвимы ли Android-устройства для атак вида Rowhammer. По сути, мы знали, что обычные методы в данном случае не сработают», — рассказывает работавший над статьей эксперт Пьетро Фриго — «Используя вредоносную методику “bit-flipping”, мы фактически получили контроль над браузером. Нам удалось добиться удаленного выполнения кода на смартфоне».

Проблема Rowhammer обусловлена особенностью работы памяти DRAM, которая формируется как двухмерный массив ячеек, каждая из которых состоит из конденсатора и транзистора. Состояние сохранённого в ячейке значения определяется тем, заряжен или нет конденсатор.

Для поддержания заряда применяется цикл регенерации. При выполнении непрерывного чтения одной и той же области памяти из-за постоянного открытия и закрытия линии WL (Word Line), которая управляет транзисторами доступа, возникают флуктуации напряжения, которые могут привести к аномалии, вызывающей небольшую потерю заряда соседних ячеек.

Если интенсивность чтения достаточно большая, то ячейка может потерять достаточно большой объём заряда и очередной цикл регенерации не успеет восстановить его первоначальное состояние, что приведёт к изменению значения сохранённых в ячейке данных.

Ранее исследователи уже демонстрировали наличие этой проблемы на ноутбуках под управлением Windows и Linux, теперь пришла очередь Android.

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

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