Перейти к содержанию

GoFetch: Взлом шифрования на процессорах Apple | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

В середине марта исследователи из нескольких университетов в США опубликовали научную работу, в которой продемонстрировали аппаратную уязвимость в процессорах Apple серии M. Apple M — собственная разработка компании на базе архитектуры ARM, используемая в большинстве ноутбуков и настольных ПК, а также в некоторых планшетах iPad. Проблема может быть эксплуатирована для взлома алгоритмов шифрования. Атаку, построенную на базе этой уязвимости, назвали GoFetch.

Сочетание интересной темы с именем известного производителя привело к тому, что совершенно техническая работа была процитирована большим количеством специализированных и не очень изданий, зачастую с алармистскими заголовками типа «не доверяйте ноутбукам Apple свои приватные данные». На самом деле все не так плохо, но чтобы по-настоящему разобраться в сути новой проблемы, нам придется слегка углубиться в теорию работы процессоров, в частности поговорить про три концепции: предварительную выборку данных из оперативной памяти, программирование с постоянным временем и атаку по сторонним каналам. Как обычно, мы постараемся объяснить все максимально простыми словами.

Предварительная выборка данных

Центральный процессор компьютера или ноутбука выполняет программу, которая представлена в виде машинных кодов. Грубо говоря, это набор чисел, часть из которых представляет собой команды, а все остальное — данные для вычислений. На этом самом базовом уровне речь идет о самых простых командах: загрузить из памяти такие-то данные, произвести над ними какие-то вычисления, записать результат обратно в память.

Программу по идее нужно выполнять последовательно. Приведем самый простой пример: пользователь ввел пароль для доступа к криптокошельку. Нужно считать этот пароль из оперативной памяти, произвести над ним определенные вычисления, убедиться, что пароль правильный, и только тогда открыть доступ к секретным данным. Но если бы современные процессоры так выполняли весь код, наши компьютеры работали бы крайне медленно. Как удается ускорить выполнение программ? С помощью большого числа оптимизаций, в числе которых и предварительная загрузка данных.

Концепция предварительной загрузки данных заключается в следующем: если в коде программы будет обнаружена команда на загрузку определенных данных, почему бы во имя ускорения не загрузить их еще до того, как они понадобятся? Если данные в ходе дальнейших вычислений пригодятся — мы выполним программу чуть быстрее. Не пригодятся — не беда, сотрем их из кэш-памяти процессора и загрузим что-то еще.

Так работают самые базовые технологии предварительной выборки данных. В процессорах Apple используется довольно новый метод, известный как «контекстно зависимая предварительная выборка данных» или «data memory-dependent prefetcher» (DMP). Если коротко, DMP работает более агрессивно. Не всегда команды на загрузку данных из памяти доступны явным образом. Указатели на определенную область памяти могут быть результатом вычислений, которые еще нужно произвести. Либо они могут храниться в массиве информации, с которым программа будет работать позднее. DMP пытается угадать, что из данных программы является указателем на область памяти. Логика такая же: если что-то похоже на указатель, пытаемся загрузить информацию по соответствующему адресу. Процесс угадывания использует историю недавних операций, причем они могут относиться к совсем другой программе.

В 2022 году предыдущее исследование показало, что технология DMP достаточно часто путает указатели и какие-то другие данные, с которыми работает программа. Само по себе это проблемой не является: ну загрузили в кэш-память процессора что-то не то, ну бывает. Проблемы появляются, когда речь идет о работе алгоритмов шифрования. DMP может при некоторых условиях сломать концепцию программирования с постоянным временем. Давайте теперь поговорим про нее.

 

Посмотреть статью полностью

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      В сентябре 2024 года группа исследователей из Университета Флориды и Техасского технологического университета представила научную работу с описанием весьма замысловатой методики перехвата текстовой информации, которую вводит пользователь гарнитуры виртуальной/дополненной реальности Apple Vision Pro.
      Изобретенный ими способ атаки на пользователей Vision Pro исследователи назвали GAZEploit. В этом посте мы попробуем разобраться, как работает эта атака, насколько она эффективна, реалистична и опасна для владельцев VR/AR-устройств Apple и как лучше защитить свои пароли и другую конфиденциальную информацию.
      Как устроен ввод информации в Apple visionOS
      Сперва немного поговорим о том, как вообще устроен ввод информации в visionOS — операционной системе, на базе которой работает Apple Vision Pro. Одной из наиболее впечатляющих инноваций гарнитуры смешанной реальности Apple стало чрезвычайно эффективное использование окулографии, то есть отслеживания движения глаз пользователя.
      Направление взгляда служит в качестве основного метода взаимодействия пользователя с интерфейсом visionOS. Точность отслеживания положения глаз пользователя настолько высока, что ее достаточно для работы даже с очень небольшими элементами интерфейса — в том числе с виртуальной клавиатурой.
      Для ввода текста в visionOS используется виртуальная клавиатура и окулография. Источник
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Следить за вами теперь могут не только спецслужбы или миллионеры, нанявшие частных детективов. Слежка так проста и дешева, что ей пользуются и ревнивые супруги, и автомобильные угонщики, и даже избыточно подозрительные работодатели. Им не нужно выглядывать из-за угла, прятаться в магазинах и даже приближаться к жертве. Для слежки прекрасно подойдут смартфон и один из маячков-трекеров, работающих по Bluetooth, — например, Apple AirTag, Samsung Smart Tag или Chipolo. Согласно одному из исков к Apple, этот способ шпионажа используется в самых разных преступлениях — от слежки за бывшими до подготовки убийств.
      К счастью для всех нас, защита существует! В рамках кампании «Лаборатории Касперского» по противодействию сталкингу мы расскажем, как за вами могут следить и что с этим делать.
      Слежка онлайн и офлайн
      Слежку за жертвой обычно реализуют одним из двух способов.
      Способ первый, чисто программный. На смартфон жертвы устанавливается коммерческое приложение для слежки — мы называем эту категорию stalkerware или spouseware. Часто такие приложения рекламируются как «приложения родительского контроля», но от легитимного родительского контроля они отличаются скрытностью — после установки деятельность приложения никак не анонсируется. Чаще всего приложение вообще незаметно на устройстве, но иногда оно маскируется подо что-то невинное, будь то мессенджер, игра или приложение-фотоальбом. Сталкерские приложения регулярно передают на сервер геолокацию жертвы, способны отправлять атакующему переписки со смартфона и другую конфиденциальную информацию, включать звукозапись с микрофона.
      Главным недостатком stalkerware для атакующего является усложненная установка — для нее нужно заполучить разблокированный смартфон жертвы на некоторое время. Поэтому во многих случаях, особенно когда сталкингом занимается бывший партнер или автоугонщик, в ход идет второй способ.
      Способ второй, с беспроводным маячком. Жертве подкидывают следящее устройство. В машине его могут засунуть в любое малозаметное место — например, за номерной знак — а человеку трекер подкладывают в сумку или другие личные вещи.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Мы ежедневно трудимся, чтобы наши продукты и решения оставались одними из лучших — как по нашему собственному мнению, так и по версии независимых исследователей. Делаем это всесторонне: добавляем новые фичи, боремся с новыми вредоносными программами, облегчаем миграцию и всячески улучшаем пользовательский опыт.
      Сегодня расскажем о большом обновлении Kaspersky Password Manager для мобильных устройств, которое, уверены, сделает хранение и управление паролями, кодами двухфакторной аутентификации и шифрованными документами еще удобнее. Во всех магазинах приложений это обновление появится в течение ноября 2024 года. О продвинутой фильтрации, работе поиска, синхронизации и многом другом — в этом материале.
      Коротко о главном
      Мобильной версии нашего менеджера паролей в этом году исполняется 10 лет (а версии для компьютеров — и все 15), и за это время нам удалось собрать лучшие практики в одном приложении. Несколько последних лет мы проводили исследования, в которых изучали шаблоны поведения пользователей Kaspersky Password Manager, и на их основе глобально поменяли навигацию в мобильных версиях менеджера паролей.
      Что нового:
      Заменили боковое меню с основными функциями продукта на навигационную панель, теперь все функции распределены по разделам. Создали отдельный раздел для поиска внутри приложения и улучшили сценарии его работы. Сделали работу с избранными записями еще удобнее, теперь они закрепляются в самом верху списка записей. Создали и вывели кнопку раздела «Синхронизация» на видное место. Сгруппировали генератор, импорт и проверку паролей в отдельный раздел «Инструменты». Изменения доступны всем пользователям Kaspersky Password Manager для Android (версии приложения 9.2.106 и выше) и iOS (версии приложения 9.2.92 и выше).
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Серьезные ИБ-инциденты порой затрагивают многих участников, зачастую и тех, кто повседневно не занимается вопросами ИТ и ИБ. Понятно, что в первую очередь усилия сосредоточиваются на выявлении, сдерживании и восстановлении, но, когда пыль немного осядет, наступает время для еще одного важного этапа реагирования — извлечения уроков. Чему можно научиться по итогам инцидента? Как улучшить шансы на успешное отражение подобных атак в будущем? На эти вопросы очень полезно ответить, даже если инцидент не принес существенного ущерба из-за эффективного реагирования или просто удачного стечения обстоятельств.
      Немного о людях
      Разбор инцидента важен для всей организации, поэтому к нему обязательно привлекать не только команды ИТ и ИБ, но также высшее руководство, бизнес-владельцев ИТ-систем, а также подрядчиков, если они были затронуты инцидентом или привлекались к реагированию. На встречах этой рабочей группы нужно создать продуктивную атмосферу: важно донести, что это не поиск виноватых (хотя ошибки будут обсуждаться), поэтому перекладывание ответственности и манипулирование информацией исказят картину, повредят анализу и ухудшат позицию организации в долгосрочной перспективе.
      Еще один важный момент: многие компании скрывают детали инцидента в страхе за репутацию или опасаясь повторной кибератаки по тому же сценарию. И хотя это вполне объяснимо и некоторые подробности действительно конфиденциальны, нужно стремиться к максимальной прозрачности в реагировании и делиться подробностями атаки и реагирования если не с широкой публикой, то как минимум с узким кругом коллег из сферы ИБ, которые могут предотвратить похожие атаки на свои организации.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Наши эксперты из Global Research and Analysis Team (GReAT) обнаружили два вредоносных пакета в The Python Package Index (PyPI), популярном репозитории софта для программирования на Python. Согласно описанию, пакеты представляли собой библиотеки для работы с популярными языковыми моделями. Однако, на самом деле они имитировали заявленную функциональность при помощи демоверсии ChatGPT, а основной их целью была установка зловреда JarkaStealer.
      Пакеты были доступны для скачивания больше года и, судя по статистике репозитория, за это время они были скачаны более 1700 раз пользователями из более чем 30 стран.
      Что за пакеты и для чего они использовались
      Вредоносные пакеты были загружены в репозиторий одним автором и отличались друг от друга только названием и описанием. Первый назывался gptplus и якобы позволял реализовать доступ к API GPT-4 Turbo от OpenAI; второй — claudeai-eng и, согласно описанию, по аналогии обещал доступ к API Claude AI от компании Anthropic PBC.

      В описаниях обоих пакетов были примеры использования, которые объясняли, как создавать чаты и посылать сообщения языковым моделям. Но в действительности операторы этой атаки встроили в код механизм взаимодействия с демо-прокси ChatGPT, чтобы убедить жертву в работоспособности пакета. А содержавшийся, тем временем, в пакетах файл __init__.py декодировал содержавшиеся внутри данные и скачивал из репозитория на GitHub файл JavaUpdater.jar. Если на машине жертвы не обнаруживалась Java, то он также скачивал и устанавливал среду выполнения для Java (JRE) из Dropbox. Сам jar-файл содержал зловред JarkaStealer, который использовался злоумышленниками для компрометации среды разработки и незаметной эксфильтрации похищенных данных.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...