无视任何杀毒软件！世界上第一个 CPU 级勒索病毒：可直接攻击处理器 控制 BIOS

世界上第一个 CPU 级勒索 病毒已经出现，但好在并未对外发布。

美国知名安全风险信息解决方案提供商 Rapid7 威胁分析高级总监 Chrstiaan Beek，编写了全球第一个 CPU 级勒索软件的概念验证代码。该代码可以直接攻击 CPU，控制 BIOS，直到你支付赎金为止。

据悉，这种攻击可以绕过大多数传统的勒索软件检测方式。

在接受 The Register 采访时，Beek 透露，AMD Zen 芯片的一个漏洞让他意识到，一个技术娴熟的攻击者理论上可以 " 允许入侵者将未经批准的微代码加载到处理器中，破解硬件级别的加密，并随意修改 CPU 行为 "。

谷歌安全团队此前已发现 AMD Zen 1 至 Zen 4 CPU 中存在一个安全漏洞，该漏洞允许用户加载未签名的微码补丁。

后来发现，AMD Zen 5 CPU 也受到该漏洞的影响。值得庆幸的是，这个问题可以通过新的微码修复，就像之前的 Raptor Lake 不稳定问题一样。

然而，Beek 看到了机会。" 我有固件安全方面的工作经验，所以当时我就想，哇，我想我可以编写一些 CPU 勒索软件了。"

而他也确实这么做了。

据报道，Beek 确实编写了可隐藏在 CPU 中的勒索软件的概念验证代码。令人欣慰的是，他承诺不会将其发布出去。

Beek 还提到了 Conti 勒索软件团伙于 2022 年曝光的泄露评论。在 RSAC 的一次演讲中，他重点介绍了该团伙的聊天记录。

" 我正在开发一个 PoC，勒索软件会自行安装在 UEFI 中，因此即使重新安装 Windows，加密仍然有效，" 其中一条记录写道。

另一条记录指出，使用修改后的 UEFI 固件，" 我们甚至可以在操作系统加载之前触发加密。任何杀毒软件都无法检测到这一点。"

那么结果如何呢？一位黑客假设：" 想象一下，我们控制了 BIOS，并加载我们自己的引导程序，它会锁定驱动器，直到支付赎金为止。"

生成式AI安全防护：数据泄露风险的缓解策略

生成式AI系统不断扩大的攻击面

• 模型记忆效应：ChatGPT等大语言模型（LLM）会逐字复现训练数据中的个人身份信息（PII）或知识产权内容。Netskope 2024年研究显示，46%的GenAI数据违规事件涉及向公共模型分享专有源代码
• 员工不当使用：LayerX调查发现6%的员工会定期向GenAI工具粘贴敏感数据
• 提示词注入攻击：恶意攻击者通过精心设计的输入诱导模型泄露训练数据
• 跨境数据流动：Gartner预测到2027年，40%的AI相关数据泄露将源于跨国GenAI使用不当

技术防护：从差分隐私到安全计算

• 差分隐私（DP）：通过向训练数据注入校准噪声，有效防止模型记忆个体记录。微软在文本生成模型中的实践表明，DP可在保持98%实用性的同时降低83%的PII泄露风险
• 联邦学习架构：医疗和金融领域采用这种去中心化训练方式，使机构间无需共享原始数据即可协作学习。NTT Data试验显示，联邦系统比集中式方案减少72%的数据暴露面
• 安全多方计算（SMPC）：ArXiv提出的分布式GenAI框架采用这种军用级加密技术，将模型拆分至多个节点，确保任何单方都无法获取完整数据或算法。早期采用者报告其准确率比传统模型提升5-10%，同时消除集中式泄露风险

组织策略：创新与风险管理的平衡

• 数据清洗管道：AI驱动的匿名化处理可清除训练语料库中98.7%的PII
• 跨部门审查委员会：使财富500强企业不当数据共享减少64%
• 持续模型审计：在部署前检测89%的潜在泄露途径

监管态势与未来方向

• 欧盟AI法案：要求面向公众的模型必须实施DP
• 美国NIST指南：规定联邦AI系统需采用联邦学习架构
• ISO/IEC 5338标准：计划到2026年完成23个安全维度的GenAI合规认证

• 同态加密：IBM原型显示完全私密模型推理速度提升37倍
• 神经形态芯片：内置DP电路可降低89%隐私开销
• 区块链溯源：提供不可篡改的模型 provenance 记录

Securing Generative AI – Mitigating Data Leakage Riskshttps://cybersecuritynews.com/mitigating-data-leakage-risks/