В Linux подкрутили код ACPI, замедлявший работу систем AMD Zen 3

В Linux подкрутили код ACPI, замедлявший работу систем AMD Zen 3

В Linux подкрутили код ACPI, замедлявший работу систем AMD Zen 3

В ядро Linux внесены исправления, призванные ограничить использование устаревшего приема — фиктивной операции ожидания, тормозящей CPU при его переводе в состояние сна. Современные системы AMD и Intel не нуждаются в такой помощи, более того, при определенных рабочих нагрузках трюк, в котором нет необходимости, может вызвать существенное снижение производительности.

В 2002 году в Linux была добавлена поддержка стандарта ACPI (Advanced Configuration and Power Interface), согласно которому управление энергопотреблением осуществляется на уровне операционной системы. Спецификации предусматривают возможность перевода устройства в состояние сна разной степени, а также использование технологий мгновенной готовности (пробуждение по сигналу).

Однако некоторые чипсеты оказались неспособными быстро реагировать на сигнал STPCLK# (stop-clock, вызывает состояние функционирования C2, при котором питание процессора отключается, но регенерация ОЗУ продолжается; для возврата в рабочий режим требуется время). В связи с этим был придуман обходной маневр — имитация ожидания, при которой система просто считывает данные ввода-вывода, задерживая обработку инструкций.

Соответствующий код появился в Linux вместе с поддержкой ACPI и присутствует до сих пор. Современные процессоры Intel его не используют, так как давно засыпают с помощью инструкции MWAIT — ее использование обеспечивает более тонкое управление энергопотреблением неактивного состояния (их семь против трех по ACPI).

Чипсетам AMD фейковая операция ожидания тоже больше не требуется, однако для них альтернативы нет. В то же время трюк двадцатилетней давности при определенных условиях может оказаться губительным. Недавнее исследование показало, что он может сильно замедлить работу AMD Zen 3 при рабочих нагрузках Linux с быстрым переключением состояний занятости и простоя. Падение производительности особенно заметно на платформах Ryzen Threadripper и EPYC, которые используют многоядерные процессоры.

Во избежание таких потерь был предложен патч для Linux, который лимитирует использование потерявшего актуальность кода: он пускается в ход только на старых платформах (в случае с Intel это системы с микроархитектурой древнее Nehalem). Концепцию заплатки подхватил Линус Торвальдс; в итоге долгожданный фикс был добавлен в новую сборку ядра Linux (6.0), выпуск которой запланирован на 2 октября.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru