AMD admite que sus CPU Zen 3 son vulnerables a los ataques especulativos

AMD admite que sus CPU Zen 3 son vulnerables a los ataques especulativos

Javier López

Mucho se ha hablado de las vulnerabilidades de los procesadores desde el año 2018, tanto de Intel como de AMD, y aunque el primero se ha llevado gran parte de las críticas, la segunda parece que tampoco se quedará atrás. En un documento técnico los de Lisa Su hablan sobre una vulnerabilidad mediante exploit al más puro estilo Side-Channel en lo que sería un ataque similar a Spectre y que afectaría a la tecnología propia de la compañía denominada como Predictive Store Forwarding o PSF.

Los problemas de seguridad con la predicción de los procesadores actuales trae de cabeza a los ingenieros de seguridad de hardware de ambos bandos. La mejora del rendimiento utilizando estas técnicas es innegable y no se va a renunciar a ellas, pero ahora AMD admite que sus CPU Zen 3 son vulnerables en dicha especulación al nivel de lo visto con Spectre V4. ¿Hay solución?

Especulaciones y predicciones, una técnica con riesgos de seguridad

Ryzen 5000

Este tipo de noticias o documentos técnicos no son ni mucho menos raros en la industria de la ciberseguridad, pero lo cierto es que, al parecer, no hay CPU segura frente a los intrusos por ataque lateral. Con Zen 3, AMD introdujo una tecnología llamada PSF, la cual aumenta el rendimiento en la ejecución del código que pasa por sus núcleos y cachés al predecir la relación entre las llamadas loads y stores.

AMD PSF 1

Cuanto mejor trabajo hace PSF, menos posibilidades hay de que las predicciones sean trabajo en balde, pero aunque se perdiese rendimiento o mejor dicho, no se ganase rendimiento, el problema de la seguridad está ahí presente.

A este tipo de acciones se les llama especulación incorrecta de la CPU y ahí es donde atacan para sacar la información del procesador, ya que el software que se basa en las llamadas «sandboxing» es muy vulnerable a dichos ataques Side-Channel, como vimos en Spectre V4.

Dos escenarios para que un atacante se haga con datos

AMD PSF 2

AMD especifica claramente dos escenarios donde sus CPU Zen 3 pueden ser atacadas:

Primero, es posible que el par store/load haya tenido una dependencia por un tiempo, pero luego deje de tener dicha dependencia. Esto puede ocurrir si la dirección de la store o de la load cambia durante la ejecución del programa.

La segunda fuente de predicciones de PSF incorrectas puede ocurrir si hay un alias en la estructura del predictor de PSF. El predictor de PSF está diseñado para rastrear pares de store/load en función de partes de su RIP. Es posible que un par de store/load tengan una dependencia con un alias en el predictor y a su vez con otro par de stores/load que no lo tenga. Esto puede resultar en una especulación incorrecta cuando se ejecuta el segundo par citado.

Por lo tanto, el reenvío de Store/load va a tener una mejora de rendimiento a costa de una implicación de seguridad. Aun así, AMD afirma que no ha visto ningún código que se considere vulnerable a la predicción errónea de PSF, donde tampoco hay casos de vulnerabilidad detectados, así que recomiendan dejar habilitado PSF.

Pero al mismo tiempo y de forma sorprendente, a los usuarios que trabajan con herramientas de sandboxing y en Linux, AMD lanzó parches para dicho SO que deshabilitarían el reenvío predictivo, contradiciéndose claramente. ¿Estamos a punto de ver una nueva variante Spectre V5 destinada solo para AMD? Visto el documento ¿cuánto tardará en ser explotada dicha vulnerabilidad?

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  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

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  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

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  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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