Перейти к содержанию

Рекомендуемые сообщения

Опубликовано

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

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Прошедший 2025 год серьезно изменил то, куда и как мы получаем доступ в Сети. Радикальные законодательные инициативы, появление ИИ-ассистентов и защита сайтов от ИИ-ботов перестраивают Интернет на наших глазах. Что нужно знать об этих изменениях и какие знания и привычки взять с собой в 2026 год? По традиции опишем это в виде восьми новогодних обещаний. Что обещаем себе в 2026?
      Изучить новые законы своего региона
      Минувший год был богат на законодательные инициативы, значительно меняющие правила пользования Сетью для обычных людей. За последнее время законодатели различных стран:
      запретили соцсети подросткам; ввели строгую проверку возраста, например по удостоверению личности, при посещении тех или иных категорий сайтов; потребовали получать явное родительское согласие на доступ несовершеннолетних ко многим онлайн-сервисам; применяли разные формы давления, включая блокировки и судебные иски к онлайн-платформам, не соблюдающим уже принятые законы о защите детей — наиболее яркая ситуация здесь у Roblox. Почитайте новости на сайтах, подающих их спокойно и не сенсационно, изучите комментарии юристов. Надо понять, какие обязательства ложатся на вас, а если у вас есть несовершеннолетние дети — что меняется для них.
      Возможно, с детьми предстоят трудные разговоры о новых правилах пользования соцсетями или играми. Важно, чтобы подростковый протест не привел детей к опасным ошибкам, таким как установка вредоносного ПО, замаскированного под «мод обхода ограничений», или уход в мелкие и никем не модерируемые соцсети. Подстраховать подрастающее поколение поможет надежная защита их компьютеров и смартфонов вместе с инструментами родительского контроля.
      Но дело не сводится к простому соблюдению законов. Почти наверняка вы столкнетесь с негативными побочными эффектами, которые законодатели не предусмотрели.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      В ноябре 2025 года эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили новый стилер Stealka, который ворует данные у пользователей Windows. Злоумышленники используют его для кражи учетных записей и криптовалюты, а также для установки майнера на устройстве жертвы. Чаще всего инфостилер маскируется под кряки, читы и моды для игр.
      Рассказываем, как злоумышленники распространяют стилер и как от него защититься.
      Как распространяется Stealka
      Стилер — это вредонос, который крадет конфиденциальную информацию с устройства жертвы и отправляет ее на сервер злоумышленников. В основном Stealka распространяют на популярных ресурсах — вроде GitHub, SourceForge, Softpedia, sites.google.com и других — под видом кряков известных программ, читов и модов для игр. Чтобы вредонос начал работать, пользователь должен самостоятельно запустить файл.
      Вот, например, опубликованный на SourceForge вредоносный мод для Roblox.
      SourceForge — легитимный сайт, на котором злоумышленники выложили мод со Stealka внутри
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Наши эксперты из команды GReAT обнаружили и исследовали новую волну целевых рассылок за авторством APT-группы «Форумный тролль». Причем если раньше их вредоносные письма отправлялись на публичные адреса организаций, то теперь в качестве получателей злоумышленники выбрали конкретных людей — ученых из российских университетов и других научных организаций, специализирующихся на политологии, международных отношениях и мировой экономике. Целью рассылки было заражение компьютеров жертвы зловредом, обеспечивающим удаленный доступ к устройству.
      Как выглядит вредоносное письмо
      Письма злоумышленники отправляли с адреса support@e-library{.}wiki, имитирующего адрес научной электронной библиотеки eLibrary (ее реальный домен — elibrary.ru). Внутри содержались персонализированные ссылки, по которым жертве предлагали скачать отчет о проверке какого-то материала на плагиат, что, по замыслу атакующих, должно было заинтересовать ученых.
      В реальности по ссылке скачивался архив, размещенный на том же домене e-library{.}wiki. Внутри находился вредоносный ярлык и директория .Thumbs с какими-то изображениями, которые, по всей видимости, были нужны для обхода защитных технологий. В названии архива и вредоносного ярлыка использовались фамилия, имя и отчество жертвы.
      В случае если жертва испытывала сомнения в легитимности письма и заходила на страницу e-library{.}wiki, ей показывали несколько устаревшую копию настоящего сайта.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Загадка: пользователь зашел на мошеннический сайт, решил оформить покупку и ввел данные банковской карты, имя и адрес. Что произошло дальше? Если вы думаете, что злоумышленники просто сняли деньги и исчезли — вы ошибаетесь. Увы, все гораздо сложнее. На самом деле украденная информация попадает на гигантский конвейер теневого рынка, где данные жертв циркулируют годами, переходя из рук в руки, и повторно используются для новых атак.
      Мы в «Лаборатории Касперского» изучили, какой путь проходят данные после фишинговой атаки: кому они достаются, как их сортируют, перепродают и используют на теневом рынке. В этом материале мы покажем маршрут похищенных данных и расскажем, как защититься, если вы уже столкнулись с фишингом или хотите избежать его в будущем. Подробный отчет с техническими деталями читайте в блоге Securelist.
      Сбор данных
      Фишинговые сайты тщательно маскируются под настоящие: иногда дизайн, интерфейс и даже домен практически неотличимы от оригинала. Чаще всего злоумышленники используют для кражи данных HTML-формы, в которых пользователю предлагают ввести логин и пароль, реквизиты карты или другую конфиденциальную информацию.
      Как только пользователь нажимает кнопку «Войти» или «Оплатить», информация мгновенно уходит к мошенникам. Иногда данные собирают не напрямую через сайт, а через легитимные сервисы вроде Google Forms, чтобы скрыть конечный сервер.
      Поддельный сайт DHL. Пользователя просят ввести логин и пароль от настоящего аккаунта DHL
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Признайтесь: вы давно хотели приобщиться к новому воплощению NFT — подаркам в Telegram — но все как-то не доходили руки. Тема на хайпе — разработчики активно плодят изображения в партнерстве, например, с рэпером Снуп Доггом и другими знаменитостями. У всех друзей профили уже пестрят новомодными картинками, и вам тоже жутко хочется запрыгнуть в этот хайп-трейн «любой ценой, но бесплатно».
      И вдруг вам приходит щедрое предложение от незнакомца — получить парочку подобных подарков без капиталовложений. Выглядящий совсем как официальный бот устраивает airdrop — это такой аттракцион неслыханной щедрости в мире NFT, когда небольшое количество новых криптоактивов бесплатно раздается сообществу в рамках промоакции. Термин перекочевал в Telegram ввиду криптоприроды этих подарков и NFT-механики «под капотом».
      Ограничить время акции — любимый прием маркетологов… и мошенников
       
      View the full article
×
×
  • Создать...