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 сообщение
Поделиться на другие сайты

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
Ответить в этой теме...

×   Вставлено с форматированием.   Вставить как обычный текст

  Разрешено использовать не более 75 эмодзи.

×   Ваша ссылка была автоматически встроена.   Отображать как обычную ссылку

×   Ваш предыдущий контент был восстановлен.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставлять изображения напрямую. Загружайте или вставляйте изображения по ссылке.

  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Многие компании уже давно перешли от использования традиционных рабочих станций к использованию инфраструктуры виртуальных рабочих столов (VDI). VDI предоставляет целый ряд преимуществ, не последним из которых является большая безопасность (хотя бы потому, что рабочие данные не покидают корпоративных серверов, они всегда живут в виртуальной машине). Однако, несмотря на распространенное заблуждение, само по себе применение VDI не означает стопроцентной защиты. Всегда остается вопрос, насколько безопасно само конечное устройство, с которого сотрудник подключается к своему виртуальному рабочему месту.
      По большому счету, вариантов применения VDI два — с использованием традиционных рабочих станций и тонких клиентов. Как правило, в числе преимуществ тонкого клиента принято вспоминать такие как:
      отсутствие движущихся частей: в них нет активных систем охлаждения и механических жестких дисков, что значительно увеличивает срок эксплуатации тонкого клиента (до 7–10 лет); низкое энергопотребление, обеспечивающее экономию; выгодная цена и стоимость владения (они значительно дешевле даже офисных десктопов и ноутбуков); простота обслуживания и эксплуатации. Однако, с нашей точки зрения, основным преимуществом использования тонкого клиента является не это. Дело в том, что любую рабочую станцию, будь то стационарный ПК или лэптоп, необходимо обеспечивать дополнительной защитой. А тонкий клиент можно сделать заведомо безопасным, если в основе его операционной системы заложен принцип Secure-by-Design. Именно такую операционную систему — Kaspersky Thin Client 2.0 — мы и предлагаем использовать в устройствах для подключения к инфраструктуре виртуальных рабочих столов.
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Заработок на криптовалюте воспринимается многими как синекура: один раз совершить успешную сделку и больше никогда не работать. Теоретически это возможно — равно как и выиграть миллиард в лотерею — но удается невероятно малому количеству людей, и потому «заработок на криптовалюте» — скорее мем, чем реальность. Историю «успешного успеха» подкрепляют криптотрейдеры, постоянно хвастающиеся фотографиями дорогих спорткаров, толстенных кип купюр и часов по цене квартиры. Правда, машины могут быть арендованные, деньги — с пометкой «банка приколов», а часы — обычной подделкой.
      Такие трейдеры — криптомиллионеры, или «инсайдеры», как они себя называют, — уверяют, что «подняться на крипте» может каждый, но все мы хорошо знаем, где обычно раздают бесплатный сыр. Сегодня расскажем про мошенническую схему «заработка с Toncoin» — криптовалютой, созданной на основе технологий Telegram.
      Как работает схема «заработка» на Toncoin
      Мошенники предлагают заработать Toncoin с помощью «суперсекретного классного бота» и реферальных ссылок. Если коротко: вкладываешь свои деньги, покупаешь тарифы-ускорители, зовешь друзей и получаешь комиссию с каждой вложенной ими криптомонеты. При этом пирамидальная схема стимулирует вносить как можно больше денег, чтобы сгенерировать большую прибыль.
      По нашим данным, этот способ мошенники используют как минимум с ноября 2023 года. Среди жертв как российские, так и иностранные пользователи. Для удобства обмана «потенциальных партнеров» скамеры записали два видео с инструкциями на русском и английском языках, создали двуязычные текстовые мануалы и снабдили их большим количеством поясняющих скриншотов.
      Давайте разберем мошенническую схему поэтапно: запасайтесь защитой — и поехали!
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Когда речь заходит про спам, мы обычно представляем себе ворох абсолютно ненужной рекламы, с которой отлично справляются антиспам-движки. Однако это далеко не самое неприятное из того, что может свалиться в ваш почтовый ящик. Зачастую спам используется для проведения DDoS-атаки на корпоративные адреса электронной почты, причем жертву бомбардируют совершенно легитимными письмами, которые не должны вызывать подозрение у стандартного антиспам-движка.
      Атака подтверждением регистрации
      Для реализации атаки типа mail bomb злоумышленники могут эксплуатировать механизмы регистрации на веб-ресурсах абсолютно непричастных компаний. Применяя средства автоматизации, они, указывая адрес жертвы, регистрируются на тысячах сервисов из разных стран. В результате в почтовый ящик падает огромное количество подтверждений, ссылок для активации аккаунта и тому подобных писем. При этом по факту они отправляются совершенно легитимными почтовыми серверами компаний с хорошей репутацией, так что антиспам-движок считает их полностью легальными и не блокирует.
      Примеры писем с подтверждением регистрации, используемых для DDoS-атаки на корпоративные почтовые адреса
      В качестве цели обычно выбирается необходимый для работы организации адрес, через который с компанией-жертвой общаются клиенты. Например, ящик отдела продаж, технической поддержки или адрес, на который в банк отправляют заявки на ипотечные кредиты. Атака может длиться днями, и множество писем просто перегружает почтовый сервер жертвы и парализует работу атакованного отдела.
       
      Посмотреть статью полностью
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Израильские исследователи из Offensive AI Lab (что можно примерно перевести как «Лаборатория наступательного ИИ») опубликовали работу, описывающую метод восстановления текста из перехваченных сообщений от чат-ботов с ИИ. Рассказываем о том, как работает эта атака и насколько она опасна в реальности.
      Какую информацию можно извлечь из перехваченных сообщений чат-ботов на основе ИИ
      Разумеется, чат-боты отправляют сообщения в зашифрованном виде. Однако в реализации как самих больших языковых моделей (LLM), так и основанных на них чат-ботов есть ряд особенностей, из-за которых эффективность шифрования серьезно снижается. В совокупности эти особенности позволяют провести так называемую атаку по сторонним каналам, когда содержимое сообщения удается восстановить по тем или иным сопутствующим данным.
      Чтобы понять, что же происходит в ходе этой атаки, придется слегка погрузиться в детали механики LLM и чат-ботов. Первое, что надо знать: большие языковые модели оперируют не отдельными символами и не словами как таковыми, а так называемыми токенами — своего рода смысловыми единицами текста. На сайте OpenAI есть страница под названием «Токенизатор», которая позволяет понять, как это работает.
      Этот пример демонстрирует, как работает токенизация сообщений моделями GPT-3.5 и GPT-4. Источник
      Вторую особенность, важную для данной атаки, вы наверняка замечали, когда общались с чат-ботами: они присылают ответ не крупными кусками, а постепенно — примерно так же, как если бы его печатал человек. Но, в отличие от человека, LLM пишут не отдельными символами, а токенами. Соответственно, чат-бот отправляет сгенерированные токены в режиме реального времени, один за другим. Вернее, так делает большинство чат-ботов — исключение составляет Google Gemini, из-за чего он не подвержен данной атаке.
      Третья особенность: на момент публикации исследования большинство существующих чат-ботов, перед тем как зашифровать сообщение, не использовали сжатие, кодирование или дополнение (это метод повышения криптостойкости, в котором к полезному сообщению добавляются мусорные данные, чтобы снизить предсказуемость).
      Использование этих особенностей делает возможным атаку по сторонним каналам. Хотя перехваченные сообщения от чат-бота невозможно расшифровать, из них можно извлечь полезные данные — а именно длину каждого из отправленных чат-ботом токенов. В итоге у атакующего получается последовательность, напоминающая игру в «Поле чудес» на максималках, не для одного слова, а для целой фразы: что именно зашифровано, неизвестно, но известна длина отдельных слов токенов.
       
      Посмотреть статью полностью
    • achskull90
      От achskull90
      Блокируется шифрованный трафик расширения VPN в браузере Edge 124.0.2478.51 при активном антивирусе Kaspersky 21.17.7.539. 
       
      Вчера обновился антивирус до версии 21.17 и заметил данную проблему (на версии 21.16 такой проблемы не было) в браузере. Если антивирус выключить или в настройках антивируса для браузера активировать параметр не проверять зашифрованный трафик, то расширение начинает работать, то есть пропускать зашифрованный трафик через себя... 
       
      Разработчики, прошу, решить данную проблему. 
       
×
×
  • Создать...