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

    • lex-xel
      От lex-xel
      Добрый день!
      Аналогичная ситуация  сервер подвергся взлому, база данных заархивирована с шифрованием.
      Антивирус снесли, хоть он был под паролем.
      Подскажите есть способ как то исправить ситуацию, расшифровать базу данных?
       
      Do you really want to restore your files?
      Write to email: a38261062@gmail.com
       
      Сообщение от модератора Mark D. Pearlstone перемещено из темы.
         
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      В какой-то момент ИБ-департамент крупной компании неизбежно задумывается о внедрении или замене SIEM-системы и сталкивается с задачей оценки бюджета, необходимого для ее внедрения. Но SIEM — это не легковесный продукт, который можно развернуть в имеющейся инфраструктуре. Практически все решения этого класса требуют дополнительного оборудования, так что для их работы придется приобретать аппаратное обеспечение (или арендовать его).
      Поэтому для расчетов бюджета необходимо представлять себе предполагаемую конфигурацию оборудования. В этом посте мы попробуем рассказать о том, как архитектура SIEM влияет на требования к аппаратной составляющей, а также предоставим примерные параметры, на которые стоит ориентироваться, чтобы определить предварительную стоимость необходимого оборудования.
      Оценка потока информации
      По своей сути SIEM-система собирает данные о событиях с источников и на основании корреляции этих данных выявляет угрозы для безопасности. Поэтому, прежде чем прикидывать, какое железо необходимо для работы системы, стоит оценить, а какой, собственно, объем информации эта система будет обрабатывать и хранить. Для того чтобы понять, какие источники потребуются, следует выделить наиболее критичные риски и определить источники данных, анализ которых поможет в выявлении и анализе угроз, связанных с этими рисками. Такая оценка нужна не только для расчета необходимого аппаратного обеспечения, но и для оценки стоимости лицензии. Например, стоимость лицензии на нашу систему KUMA (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform) напрямую зависит от количества событий в секунду (Events Per Second, EPS). И еще один важный аспект — при выборе SIEM-системы важно проверить, как именно вендор считает количество событий для лицензирования. Мы, например, учитываем количество EPS после фильтрации и агрегации, причем мы считаем среднее количество событий за последние 24 часа, а не их пиковые значения, но так поступают далеко не все.
       
      View the full article
    • 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
      Уходящий 2024 год принес несколько рекордно крупных и серьезных инцидентов с утечками данных — от билетов на концерты Тейлор Свифт до всей информации о лечении 100 млн американцев. Весь год бурно развивались технологии ИИ и эволюционировала киберпреступность. Как учесть все это, чтобы обеспечить свою личную информационную безопасность? Дайте себе эти семь обещаний — и выполняйте их весь 2025 год.
      1. Освоить безопасное применение ИИ-ассистентов
      За год применение ИИ постепенно превратилось из модного развлечения в повседневное действие, особенно после того, как ИИ-помощника внедрили в обычные функции смартфонов. Учитывая, что ИИ теперь всегда под рукой, включая самые интимные моменты жизни, стоит внимательно изучить правила безопасного применения чат-ботов и прочих помощников, чтобы не навредить себе и окружающим. Если привести их очень кратко, то это примерно такой список.
      Перепроверять советы ИИ. Особенно если запрашиваете рецепты, медицинскую информацию, инвестиционные советы и любые другие данные с высокой ценой ошибки. Чат-боты иногда «галлюцинируют», поэтому никогда не следуйте их советам слепо. Отключать ИИ-функции, если не понимаете четко, зачем они нужны. Мода на ИИ побуждает крупные компании интегрировать ИИ даже там, где это не требуется. Наиболее яркий пример — внедрение неоднозначной функции Recall в Windows 11, где она постоянно делает скриншоты всего экрана для ИИ-анализа. Отключите ИИ, если не пользуетесь им активно. Не отправлять в ИИ личную информацию. Фото документов, паспортные данные, финансовые и медицинские документы почти никогда не нужны для эффективной работы ИИ. Учитывая, что эти данные могут храниться длительное время, использоваться для дообучения ИИ и в результате утекать на сторону, лучше их просто не отправлять. Не перекладывать на ИИ общение с близкими. Такая автоматизация приносит мало пользы и просто вас отдаляет друг от друга.  
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      До Нового года и Рождества остаются считаные дни, а перегруженные службы доставки могут опоздать и не привезти нужные подарки вовремя. Конечно, тем, кому вы еще не купили подарок, можно преподнести цифровой подарочный сертификат или подписку. Но придумать интересный и полезный вариант подписки тоже нелегко, ведь уже почти все желающие обзавелись «Яндекс.Плюсом», «VK Музыкой» и аналогами, а дарить Telegram Premium уже даже как-то неудобно.
      Выход есть! Мы предлагаем подарить один из сервисов, который день за днем будет повышать уровень конфиденциальности получателя подарка. Ведь позаботиться о приватности хотят многие, но мало у кого хватает времени и сил сделать для этого необходимые шаги, и такой подарок станет одновременно необычным — и полезным.
      За редким исключением, сервисы, акцентирующие приватность, — платные. Ведь за серверы, хранящие данные, и разработку устойчивого к взлому софта нужно платить. А если не брать с подписчиков денег, то придется продавать информацию о них рекламодателям, как это делают Google и Meta*. Поэтому годовая подписка на сервис, повышающий приватность, может стать ценным подарком и в денежном выражении.
      С нашими рекомендациями получатель подарка сможет избавиться от небезопасных офисных приложений, сервисов заметок и мессенджеров, которые пользуются хранящейся информацией не по назначению, заменив их на приватные альтернативы.
      Но перед покупкой обдумайте два неоднозначных момента.
      Во-первых, сервисы, где важна коммуникация с людьми или совместная работа, бессмысленно дарить одному человеку — так, от зашифрованного мессенджера нет толку, если в нем нет хотя бы нескольких друзей. Возможно, такой подарок нужно сделать целой команде?
      Во-вторых, удобство и функциональность приватных инструментов иногда уступают «общепринятым» аналогам, не столь уважающим конфиденциальность. Насколько это критично — зависит от нужд и привычек одариваемого.
      Сделав эти оговорки, давайте посмотрим, какие качественные приватные альтернативы популярным сервисам достойны стать рождественским или новогодним подарком.
      Офисные приложения
      Личные дневники, черновики научных работ и финансовые расчеты все сложней уберечь от посторонних глаз. Сервисы типа Google Docs всегда были полностью онлайновыми, что порождало как проблемы утечек, так и споры о том, как Google обрабатывает хранящиеся там данные. Microsoft в последние годы стремится наверстать упущенное, включая даже в офлайновый Office целый набор спорных функций: автосохранение в OneDrive, «необязательные сетевые функции«, «функции LinkedIn». Само по себе хранение данных в облаке, возможно, не вызывало бы особой тревоги, если бы не опасения, что документы будут использовать для таргетинга рекламы, тренировки ИИ или еще каких-то посторонних целей.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...