AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

AMD CPU, выпущенные с 2011 по 2019 год, уязвимы перед двумя атаками

Две новые уязвимости угрожают пользователям процессоров AMD, выпущенных в период с 2011 по 2019 год. Проблема кроется в ненадёжной защите информации, обрабатываемой внутри CPU, — злоумышленник может выкрасть конфиденциальные данные или отключить защитные функции.

Команда исследователей, обнаружившая уязвимости, уведомила AMD ещё в августе прошлого года, однако компания пока не устранила проблемы.

Обе бреши используют функцию процессоров AMD, известную под названием L1D. Разработчики представили L1D в 2011 году с микроархитектурой Bulldozer, её основная задача — снизить энергопотребление за счёт обработки кешированных данных внутри памяти.

Шесть специалистов из Грацского технического университета и Университета Ренн подробно изучили (PDF) принцип работы L1D, а также «прощупали» функцию на предмет утечки данных.

В результате экспертам удалось обнаружить две потенциальные атаки на процессоры AMD, получившие имена Collide+Probe и Load+Reload. По своей сути они напоминают классические Flush+Reload и Prime+Probe — приводят к учётке данных.

Если углубиться в суть уязвимостей, Collide+Probe и Load+Reload позволяют мониторить взаимодействие процессов с кешем AMD и маленькими порциями извлекать данные из приложений.

По словам исследователей, уязвимости несут реальную угрозу, поскольку злоумышленники могут использовать их в реальных кибератаках. Сами специалисты смогли добиться успешной эксплуатации дыр с помощью JavaScript.

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

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

На YouTube плодятся видеоматериалы, созданные на основе краденого контента с помощью ИИ. Автоматизированный плагиат позволяет мошенникам быстро получать доход с минимальными усилиями, а жертвы сплотились и пытаются дать отпор.

Автор видеоконтента F4mi борется с ИИ-ботами, ворующими расшифровки, вставляя в них большое количество скрытых мусорных данных, Подобное дополнение не мешает пользователям читать тексты, но способно обесценить творение умного помощника, обрабатывающего добычу скрейперов.

Разработанный F4mi метод полагается на использование формата ASS, созданного десятки лет назад для субтитров. Мусор вносится в расшифровки в пропорции 2:1, при этом используются фрагменты из открытых источников либо сгенерированные ИИ выдумки.

Возможности ASS позволяют задать нулевые значения размера и прозрачности вставок, то есть сделать их невидимыми. В результате обработки таких файлов ИИ-пособник мошенников выдает тексты, непригодные для использования.

Автор идеи признает, что более мощные инструменты вроде ChatGPT o1 смогут отфильтровать мусор и правильно воспроизвести оригинал. В этом случае придется еще помудрить над ASS-файлами, чтобы затруднить задачу и таким помощникам.

Поддержки ASS на YouTube не предусмотрено, там отдают предпочтение YTT, но можно использовать конвертер. В мобильной версии YouTube содержимое таких файлов будет отображаться некорректно — в виде черного окна поверх видео.

Изобретательному автору удалось обойти и это препятствие. Был написан Python-скрипт, который прячет мусорные вставки как черный текст на черном фоне. Единственная проблема, которая пока не решена, — это креш, возникающий на слишком тяжелых файлах.

К сожалению, придуманный F4mi трюк не помеха для таких инструментов, как Whisper разработки OpenAI, который сам делает расшифровку аудиозаписей, притом, по отзывам, вполне сносно.

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