एआरएम लीक हुँदैछ: सट्टा कम्प्युटिङमा आक्रमणको लागि एक असाधारण जोखिम पत्ता लाग्यो

Armv8-A (Cortex-A) आर्किटेक्चरको विस्तृत दायरामा प्रोसेसरहरूको लागि भेटियो सट्टा कम्प्युटिङ्ग एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर साइड-च्यानल आक्रमणहरूको आफ्नै अद्वितीय जोखिम। एआरएम आफैंले यो रिपोर्ट गर्यो र फेला परेको जोखिमलाई कम गर्न प्याच र गाइडहरू प्रदान गर्यो। खतरा यति ठूलो छैन, तर यसलाई बेवास्ता गर्न सकिँदैन, किनभने ARM आर्किटेक्चरमा आधारित प्रोसेसरहरू जताततै छन्, जसले परिणामहरूको सन्दर्भमा लीकको जोखिमलाई अकल्पनीय बनाउँछ।

एआरएम आर्किटेक्चरमा Google विशेषज्ञहरूले भेट्टाएको कमजोरीलाई स्ट्रेट-लाइन स्पेक्युलेसन (SLS) र आधिकारिक रूपमा CVE-2020-13844 नाम दिइएको थियो। एआरएमका अनुसार, एसएलएस भेद्यता स्पेक्टर जोखिमको एक रूप हो, जुन (मेल्टडाउन भेद्यतासँगै) जनवरी 2018 मा व्यापक रूपमा परिचित भयो। अर्को शब्दमा, यो एक साइड च्यानल आक्रमण संग सट्टा कम्प्युटिङ् संयन्त्र मा एक क्लासिक जोखिम हो।

सट्टा कम्प्युटिङले धेरै सम्भावित शाखाहरूमा अग्रिम डाटा प्रशोधन गर्न आवश्यक छ, यद्यपि यी पछि अनावश्यक रूपमा खारेज गर्न सकिन्छ। साइड-च्यानल आक्रमणहरूले त्यस्ता मध्यवर्ती डाटालाई पूर्ण रूपमा नष्ट गर्नु अघि चोरी गर्न अनुमति दिन्छ। नतिजाको रूपमा, हामीसँग शक्तिशाली प्रोसेसरहरू छन् र डाटा चुहावटको जोखिम छ।

ARM-आधारित प्रोसेसरहरूमा स्ट्रेट-लाइन स्पेक्युलेसन आक्रमणले प्रोसेसरलाई, जब पनि निर्देशन स्ट्रिममा परिवर्तन हुन्छ, नयाँ निर्देशन स्ट्रिममा निर्देशनहरू पालना गर्नुको सट्टा सिधै मेमोरीमा पाइने निर्देशनहरू कार्यान्वयन गर्न स्विच गर्न। स्पष्ट रूपमा, यो कार्यान्वयन गर्न निर्देशनहरू छनौट गर्नको लागि उत्तम परिदृश्य होइन, जुन आक्रमणकारीद्वारा शोषण गर्न सकिन्छ।

यसको क्रेडिटमा, ARM ले स्ट्रेट-लाइन स्पेक्युलेसन आक्रमण मार्फत चुहावटको जोखिमबाट बच्न मद्दत गर्न विकासकर्ता मार्गदर्शन मात्र जारी गरेको छैन, तर FreeBSD, OpenBSD, Trusted Firmware-A र OP-TEE जस्ता प्रमुख अपरेटिङ सिस्टमहरूका लागि प्याचहरू पनि उपलब्ध गराएको छ। र GCC र LLVM कम्पाइलरहरूको लागि प्याचहरू जारी गरियो।

कम्पनीले यो पनि भन्यो कि प्याचहरूको प्रयोगले एआरएम प्लेटफर्महरूको प्रदर्शनलाई असर गर्दैन, जस्तै कि स्पेक्टर र मेल्टडाउन कमजोरीहरू अवरुद्ध भएको x86-कम्प्याटिबल इंटेल प्लेटफर्महरूमा भयो। यद्यपि, हामी तेस्रो-पक्ष स्रोतहरूबाट यसको बारेमा सिक्न सक्षम हुनेछौं, जसले नयाँ जोखिमको वस्तुगत चित्र दिनेछ।

स्रोत: 3dnews.ru