Intel внедрит защитную функцию CET в линейку процессоров Tiger Lake

Intel внедрит защитную функцию CET в линейку процессоров Tiger Lake

Intel внедрит защитную функцию CET в линейку процессоров Tiger Lake

Intel планирует внедрить экспериментальную защитную функцию CET в готовящиеся к выходу мобильные процессоры Tiger Lake. Напомним, что техногигант работал над CET с 2016 года.

Аббревиатура расшифровывается как Control-flow Enforcement Technology — другими словами, функция работает с «порядком управления», определяющим, в какой последовательности выполняются задачи внутри CPU.

Запущенная на устройстве вредоносная программа может использовать уязвимости в приложениях для перехвата порядка управления, что позволяет в результате внедрить вредоносный код в контекст сторонней программы.

В процессорах линейки Tiger Lake разработчики Intel планируют бороться с такими атаками. Для этого и была создана функция CET, которая будет защищать порядок управления с помощью двух механизмов — «теневой стек» и «непрямое отслеживание ветви».

Теневой стек подразумевает работу с копией порядка управления приложения. Эта копия хранится в специальной защищённой области центрального процессора. Благодаря этому методу удаётся предотвратить несанкционированные изменения в порядке выполнения приложения.

Спецификации CET разработчики опубликовали ещё в 2016 году. Ознакомиться с ними можно по этой ссылке (PDF).

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