論文の概要: WeSee: Using Malicious #VC Interrupts to Break AMD SEV-SNP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03526v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 15:30:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 14:22:11.771969
- Title: WeSee: Using Malicious #VC Interrupts to Break AMD SEV-SNP
- Title(参考訳): 悪質な#VC中断でAMD SEV-SNPを破る
- Authors: Benedict Schlüter, Supraja Sridhara, Andrin Bertschi, Shweta Shinde,
- Abstract要約: AMD SEV-SNPは、機密性の高いクラウドワークロードを保護するために、VMレベルの信頼できる実行環境(TEE)を提供する。
WeSee攻撃は、悪意のある#VCを被害者VMのCPUに注入し、AMD SEV-SNPのセキュリティ保証を侵害する。
ケーススタディでは、WeSeeが機密VM情報(NGINX用のkTLSキー)を漏洩し、カーネルデータ(ファイアウォールルール)を破損させ、任意のコードを注入できることが示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.8436446946726557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AMD SEV-SNP offers VM-level trusted execution environments (TEEs) to protect the confidentiality and integrity for sensitive cloud workloads from untrusted hypervisor controlled by the cloud provider. AMD introduced a new exception, #VC, to facilitate the communication between the VM and the untrusted hypervisor. We present WeSee attack, where the hypervisor injects malicious #VC into a victim VM's CPU to compromise the security guarantees of AMD SEV-SNP. Specifically, WeSee injects interrupt number 29, which delivers a #VC exception to the VM who then executes the corresponding handler that performs data and register copies between the VM and the hypervisor. WeSee shows that using well-crafted #VC injections, the attacker can induce arbitrary behavior in the VM. Our case-studies demonstrate that WeSee can leak sensitive VM information (kTLS keys for NGINX), corrupt kernel data (firewall rules), and inject arbitrary code (launch a root shell from the kernel space).
- Abstract(参考訳): AMD SEV-SNPは、機密性の高いクラウドワークロードの機密性と整合性を保護するために、VMレベルの信頼できる実行環境(TEE)を提供する。
AMDは、VMと信頼できないハイパーバイザ間の通信を容易にするために、新しい例外#VCを導入した。
WeSee攻撃では、ハイパーバイザが悪意のある#VCを被害者VMのCPUに注入し、AMD SEV-SNPのセキュリティ保証を侵害する。
具体的には、WeSeeは割り込み番号29を注入し、VMに#VC例外を提供する。
WeSeeは、よく作られた#VCインジェクションを使うことで、攻撃者はVM内で任意の振る舞いを誘導できることを示している。
我々のケーススタディは、WeSeeが機密VM情報(NGINX用のkTLSキー)を漏洩し、カーネルデータ(ファイアウォールルール)を破損させ、任意のコード(カーネル空間からルートシェルを起動する)を注入できることを示しています。
関連論文リスト
- Devlore: Extending Arm CCA to Integrated Devices A Journey Beyond Memory to Interrupt Isolation [10.221747752230131]
Arm Confidential Computing Architectureは、Realmと呼ばれる抽象化でセンシティブな計算を実行する。
CCAは、プラットフォーム上の統合デバイスがレルムにアクセスすることを許可していない。
本稿では,Devloreについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-11T17:33:48Z) - vTensor: Flexible Virtual Tensor Management for Efficient LLM Serving [53.972175896814505]
大規模言語モデル(LLM)は様々なドメインで広く使われ、数百万の日次要求を処理する。
大規模言語モデル(LLM)は様々なドメインで広く使われ、数百万の日次要求を処理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T14:37:58Z) - Cabin: Confining Untrusted Programs within Confidential VMs [13.022056111810599]
機密コンピューティングは、信頼できないクラウドから機密性の高い計算を保護します。
CVMは大規模で脆弱なオペレーティングシステムカーネルを伴い、カーネルの弱点を悪用する攻撃を受けやすい。
本研究では、最新のAMD SEV-SNP技術を利用したゲストVM内での独立した実行フレームワークであるCabinを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T06:23:28Z) - SNPGuard: Remote Attestation of SEV-SNP VMs Using Open Source Tools [3.7752830020595796]
クラウドコンピューティングは、今日の複雑なコンピューティング要求に対処するための、ユビキタスなソリューションである。
VMベースのTrusted Execution Environments(TEEs)は、この問題を解決するための有望なソリューションです。
クラウドサービスプロバイダをロックアウトするための強力なアイソレーション保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T10:48:30Z) - Heckler: Breaking Confidential VMs with Malicious Interrupts [2.650561978417805]
Hecklerは新しい攻撃で、ハイパーバイザは悪意のある非タイマー割り込みを注入し、CVMの機密性と整合性を壊す。
In AMD SEV-SNP and Intel TDX, we demonstrate Heckler on OpenSSH and bypass authentication。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T11:37:59Z) - Formal Security Analysis of the AMD SEV-SNP Software Interface [0.0]
AMD Secure Encrypted 技術は、仮想マシンをハイパーバイザのような特権の高いソフトウェアから保護することによって、機密計算を可能にする。
我々は、SEV Secure Nested Paging (SEV-SNP) と呼ばれる、最新のSEVイテレーションにおけるソフトウェアインターフェースの最初の包括的シンボリックモデルを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T13:39:55Z) - Putting a Padlock on Lambda -- Integrating vTPMs into AWS Firecracker [49.1574468325115]
ソフトウェアサービスは、明確な信頼関係なしに、クラウドプロバイダに対して暗黙の信頼を置いている。
現在、Trusted Platform Module機能を公開するクラウドプロバイダは存在しない。
仮想TPMデバイスをAmazon Web Servicesによって開発されたFirecrackerに統合することで信頼性を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T13:13:55Z) - DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified
Robustness [58.23214712926585]
我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。
具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。
私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:25:22Z) - Can Adversarial Examples Be Parsed to Reveal Victim Model Information? [62.814751479749695]
本研究では,データ固有の敵インスタンスから,データに依存しない被害者モデル(VM)情報を推測できるかどうかを問う。
我々は,135件の被害者モデルから生成された7種類の攻撃に対して,敵攻撃のデータセットを収集する。
単純な教師付きモデル解析ネットワーク(MPN)は、見えない敵攻撃からVM属性を推測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T21:21:49Z) - Not what you've signed up for: Compromising Real-World LLM-Integrated
Applications with Indirect Prompt Injection [64.67495502772866]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションに統合されつつある。
本稿では、プロンプトインジェクション攻撃を用いて、攻撃者が元の命令をオーバーライドし、制御を採用する方法を示す。
我々は、コンピュータセキュリティの観点から、影響や脆弱性を体系的に調査する包括的な分類法を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T17:14:38Z) - Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical
Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.53296659361598]
EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。
我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。
これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T07:16:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。