Allele Security Intelligence - ASA-2019-00278 – Xen: Microarchitectural Data Sampling side channel especulativo
Microarchitectural Data Sampling side channel especulativo
Todas as versões suportadas do Xen rodando em processadores x86 baseados na Intel são afetados
Sistemas com os seguintes patches aplicados:
Microarchitectural Data Sampling refere-se a um grupo de vulnerabilidades de side channel especulativos. Eles consistem em:
Esses problemas relacionam-se ao Load Ports, Store Buffers e Fill Buffers no pipeline. As Load Ports são usadas para atender a todas as leituras de memória. Os Store Buffers atendem a todas as escritas in-flight especulativas (incluindo escritas IO Port), enquanto Fill Buffers atendem a todas as gravações de memória que são de post-retirement e não são mais especulativas.
Sob certas circunstâncias, uma carga posterior que recebe uma falha ou assistência (uma condição interna do processador, por exemplo, definindo um bit Access ou Dirty da tabela de páginas) pode ser encaminhada a dados obsoletos desses buffers durante a execução especulativa, que pode então ser vazada através de um side channel.
MDSUM (Uncacheable Memory) é um caso especial dos outros três. Anteriormente, acreditava-se que o uso de memória não-cacheável era seguro contra side channels especulativos.
Um atacante, que pode incluir um processo mal-intencionado de usuário não confiável em um convidado confiável, ou um convidado não confiável, pode experimentar o conteúdo de operandos de memória usados ​​recentemente e escritas de IO Port.
Isso pode incluir dados de:
Um contexto de execução anterior (processo, guest ou hypervisor/toolstack) no mesmo nível de privilégio.
Um contexto de privilégio mais alto (kernel, hypervisor, SMM) que interrompeu a execução do atacante.
Dados vulneráveis ​​são no mesmo núcleo físico do atacante. Isso inclui, quando o hyper-threading está ativado, encadeamentos adjacentes.
Um atacante não pode usar essa vulnerabilidade para direcionar dados específicos. Um ataque provavelmente exigiria amostragem durante um período de tempo e a aplicação de métodos estatísticos para reconstruir dados interessantes.
Última modificação: 17 maio 2019
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