Zenbleed: уязвимость процессоров AMD Zen2 может слить важные данные

Zenbleed: уязвимость процессоров AMD Zen2 может слить важные данные

Zenbleed: уязвимость процессоров AMD Zen2 может слить важные данные

Тэвис Орманди, исследователь в области безопасности из Google, обнаружил новую уязвимость, затрагивающую процессоры AMD Zen2. С помощью этой бреши злоумышленники могут вытащить конфиденциальные данные, пароли и ключи шифрования.

Проблема получила идентификатор CVE-2023-20593, а причина её кроется в некорректной обработке инструкции «vzeroupper» во время спекулятивного выполнения.

Орманди использовал фаззинг и отслеживал производительность, чтобы выявить конкретные аппаратные события. Полученные результаты эксперт проверял с помощью техники «Oracle Serialization» (сериализуемость транзакций).

В итоге Орманди смог обнаружить несоответствие между выполнением случайно сгенерированной программы и её сериализованной транзакцией. Это и привело исследователя к уязвимости, которой позже присвоили идентификатор CVE-2023-20593.

С помощью специально подготовленного эксплойта Орманди смог слить конфиденциальную информацию из любой системной операции (включая виртуальные машины, изолированные песочницы и контейнеры).

«Потребовалось немного попотеть, но в результате я нашёл вариант эксплойта, который может слить около 30 КБ в секунду с каждого ядра процессора. Это достаточная скорость для того, чтобы извлечь пароли и ключи шифрования при входе пользователя в систему», — записал Орманди в отчёте.

Для защиты от Zenbleed всем владельцам затронутых устройств рекомендуется установить обновления.

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

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

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