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讀書時間:Spectre 的攻擊方式

上次寫了 Meltdown 攻擊的讀書心得 (參考「讀書時間:Meltdown 的攻擊方式」),結果後來中獎狂流鼻水,加上 Spectre 用的手法就更複雜,慢慢看的情況就拖到最近才看完... 這邊就以讀者看過 Meltdown 那篇心得的前提來描述 Spectre。

Spectre 的精華在於 CPU 支援 branch prediction 與 out-of-order execution,也就是 CPU 遇到 branch 時會學習怎麼跑,這個資訊提供給 out-of-order execution 就可以大幅提昇執行速度。可以參考以前在「CPU Branch Prediction 的成本...」提到的效率問題。

原理的部份可以看這段程式碼:

這類型程式碼常常出現在現代程式的各種安全檢查上:確認 x 沒問題後再實際將資料拉出來處理。而我們可以透過不斷的丟 x 值進去,讓 CPU 學到以為都是 TRUE,而在 CPU 學壞之後,突然丟進超出範圍的 x,產生 branch misprediction,但卻已經因為 out-of-order execution 而讓 CPU 執行過 y = ... 這段指令,進而導致 cache 的內容改變。

然後其中讓人最驚豔的攻擊,就是論文示範了透過瀏覽器的 JavaScript 就能打的讓人不要不要的...

圖片裡,上面這段是 JavaScript 程式碼,下面則是 Chrome V8JIT 後轉成的 assembly (這是 AT&T style):

可以從這段程式碼看到,他想要透過這段 JavaScript 取出本來無法存取到的祕密值 index,然後透過 probeTable 得知 cache 的變化。

在這樣的攻擊下,你就可以取得這個 process 裡可以看到的空間,甚至極端的 case 下有可能是 kernel space (配合 Meltdown 的條件)。

不過如果你不能跑 JavaScript 也沒關係,Spectre 的論文裡也提供各種變形方式提供攻擊。像是這樣的程式碼也可以被拿來攻擊:

if (false but mispredicts as true)
    read array1[R1]
read [R2]

其中 R1 是有帶有祕密值的 register,當 array[R1] 有 cache 時,讀 [R2] 就有機會比較快,而沒有 cache 時就會比較慢 (這是因為 memory bus 被佔用的關係),在這個情境下就能夠產生 timing attack:

Suppose register R1 contains a secret value. If the speculatively executed memory read of array1[R1] is a cache hit, then nothing will go on the memory bus and the read from [R2] will initiate quickly. If the read of array1[R1] is a cache miss, then the second read may take longer, resulting in different timing for the victim thread.

所以相同道理,利用乘法器被佔用的 timing attack 也可以產生攻擊:

if (false but mispredicts as true)
    multiply R1, R2
multiply R3, R4

在論文裡面提到相當多的方法 (甚至連 branch target buffers (BTB) 都可以拿來用),就麻煩去論文裡看了。現在用 cache 算是很有效的方式,所以攻擊手法主要都是透過 cache 在取得資訊。

Spectre 論文提到的 mitigation (workaround) 是透過 mfencelfence 強制程式碼的順序,但這表示 compiler 要針對所有的 branch 加上這段,對效能影響應該蠻明顯的:

In addition, of the three user-mode serializing instructions listed by Intel, only cpuid can be used in normal code, and it destroys many registers. The mfence and lfence (but not sfence) instructions also appear to work, with the added benefit that they do not destroy register contents. Their behavior with respect to speculative execution is not defined, however, so they may not work in all CPUs or system configurations.

Google 推出的 Retpoline 則是想要避免這個問題。Google 在「Retpoline: a software construct for preventing branch-target-injection」這邊詳細說明了 Retpoline 的原理與方法,採取的方向是控制 speculative execution:

However, we may manipulate its generation to control speculative execution while modifying the visible, on-stack value to direct how the branch is actually retired.

這個方式是抽換掉 jmpcall 兩個指令,以 *%r11 為例,他將 jmp *%r11call *%r11 改成 jmp retpoline_r11_trampolinecall retpoline_r11_trampoline (這邊的 jmp 指的是所有 jump 系列的指令,像是 jz 之類的):

retpoline_r11_trampoline:
  call set_up_target;
capture_spec:        
  pause;
  jmp capture_spec;
set_up_target:
  mov %r11, (%rsp); 
  ret;

藉由抽換 %rsp 內容跳回正確位置,然後也利用這樣的程式結構控制 CPU 的 speculative execution。

而在效能損失上,已經有測試報告出來了。其實並沒有像 Google 說的那麼無痛,還是會因為應用差異而有不同等級的效能損失... 可以看到有些應用其實還是很痛:「Benchmarking Linux With The Retpoline Patches For Spectre」。

下半年新出的 CPU 應該會考慮這些問題了吧,不過不知道怎麼提供解法 @_@

Ubuntu 開始更新 Kernel 了...

這波 CPU 安全問題,UbuntuLinux Kernel 的更新計畫 (workaround patch) 放在「Information Leak via speculative execution side channel attacks (CVE-2017-5715, CVE-2017-5753, CVE-2017-5754 aka Spectre and Meltdown)」這邊。

不是所有版本的 kernel 都有更新,像是我之前跑 4.10 發現這次沒在清單內,就換成 linux-image-generic-hwe-16.04-edge 了... 換完後需要再裝 linux-headers-generic-hwe-16.04-edge,然後把舊的 kernel 都清乾淨,最後 nvidia-387 需要重新編過。

這次苦哈哈啊...

讀書時間:Meltdown 的攻擊方式

Meltdown 的論文可以在「Meltdown (PDF)」這邊看到。這個漏洞在 Intel 的 CPU 上影響最大,而在 AMD 是不受影響的。其他平台有零星的消息,不過不像 Intel 是這十五年來所有的 CPU 都中獎... (從 Pentium 4 以及之後的所有 CPU)

Meltdown 是基於這些前提,而達到記憶體任意位置的 memory dump:

  • 支援 µOP 方式的 out-of-order execution 以及當失敗時的 rollback 機制。
  • 因為 cache 機制造成的 side channel information leak。
  • 在 out-of-order execution 時對記憶體存取的 permission check 失效。

out-of-order execution 在大學時的計算機組織應該都會提到,不過我印象中當時只講「在確認不相干的指令才會有 out-of-order」。而現代 CPU 做的更深入,包括了兩個部份:

  • 第一個是 µOP 方式,將每個 assembly 拆成更細的 micro-operation,後面的 out-of-order execution 是對 µOP 做。
  • 第二個是可以先執行下去,如果發現搞錯了再 rollback。

像是下面的 access() 理論上不應該被執行到,但現代的 out-of-order execution 會讓 CPU 有機會先跑後面的指令,最後發現不該被執行到後,再將 register 與 memory 的資料 rollback 回來:

而 Meltdown 把後面不應該執行到 code 放上這段程式碼 (這是 Intel syntax assembly):

其中 mov al, byte [rcx] 應該要做記憶體檢查,確認使用者是否有權限存取那個位置。但這邊因為連記憶體檢查也拆成 µOP 平行跑,而產生 race condition:

Meltdown is some form of race condition between the fetch of a memory address and the corresponding permission check for this address.

而這導致後面這段不該被執行到的程式碼會先讀到資料放進 al register 裡。然後再去存取某個記憶體位置造成某塊記憶體位置被讀到 cache 裡。

造成 cache 內的資料改變後,就可以透過 FLUSH+RELOAD 技巧 (side channel) 而得知這段程式碼讀了哪一塊資料 (參考之前寫的「Meltdown 與 Spectre 都有用到的 FLUSH+RELOAD」),於是就能夠推出 al 的值...

而 Meltdown 在 mov al, byte [rcx] 這邊之所以可以成立,另外一個需要突破的地方是 [rcx]。這邊 [rcx] 存取時就算沒有權限檢查,在 virtual address 轉成 physical address 時應該會遇到問題?

原因是 LinuxOS X 上有 direct-physical map 的機制,會把整塊 physical memory 對應到 virtual memory 的固定位置上,這些位置不會再發給 user space 使用,所以是通的:

On Linux and OS X, this is done via a direct-physical map, i.e., the entire physical memory is directly mapped to a pre-defined virtual address (cf. Figure 2).

而在 Windows 上則是比較複雜,但大部分的 physical memory 都有對應到 kernel address space,而每個 process 裡面也都還是有完整的 kernel address space (只是受到權限控制),所以 Meltdown 的攻擊仍然有效:

Instead of a direct-physical map, Windows maintains a multiple so-called paged pools, non-paged pools, and the system cache. These pools are virtual memory regions in the kernel address space mapping physical pages to virtual addresses which are either required to remain in the memory (non-paged pool) or can be removed from the memory because a copy is already stored on the disk (paged pool). The system cache further contains mappings of all file-backed pages. Combined, these memory pools will typically map a large fraction of the physical memory into the kernel address space of every process.

這也是 workaround patch「Kernel page-table isolation」的原理 (看名字大概就知道方向了),藉由將 kernel 與 user 的區塊拆開來打掉 Meltdown 的攻擊途徑。

而 AMD 的硬體則是因為 mov al, byte [rcx] 這邊權限的檢查並沒有放進 out-of-order execution,所以就避開了 Meltdown 攻擊中很重要的一環。

Meltdown 與 Spectre 都有用到的 FLUSH+RELOAD

MeltdownSpectre 攻擊裡都有用到的 FLUSH+RELOAD 技巧。這個技巧是出自於 2013 年的「Flush+Reload: a High Resolution, Low Noise, L3 Cache Side-Channel Attack」。當時還因此對 GnuPG 發了一個 CVE-2013-4242

FLUSH+RELOAD 是希望透過 shared memory & cache 得到 side channel information,藉此突破安全機制。

論文裡面提到兩個攻擊模式,一種是在同一個 OS 裡面 (same-OS),另外一種是在同一台機器,但是是兩個不同的 VM (cross-VM)。攻擊的前提是要拿到與 GnuPG process 相同的 shared memory。兩個環境的作法都是透過 mmap() GnuPG 的執行檔以取得 shared memory。

在 same-OS 的情況下會使用同一個 process:

To achieve sharing, the spy mmaps the victim’s executable file into the spy’s virtual address space. As the Linux loader maps executable files into the process when executing them, the spy and the victim share the memory image of the mapped file.

在 cross-VM 的情況下會因為 hypervisor 會 dedup 而產生 shared memory:

For the cross-VM scenario we used two different hypervisors: VMware ESXi 5.1 on the HP machine and Centos 6.5 with KVM on the Dell machine. In each hypervisor we created two virtual machines, one for the victim and the other for the spy. The virtual machines run CentOS 6.5 Linux. In this scenario, the spy mmaps a copy of the victim’s executable file. Sharing is achieved through the page de-duplication mechanisms of the hypervisors.

接下來就能夠利用 cache 表演了。基本原理是「存取某一塊記憶體內容,然後計算花了多久取得,就能知道這次存取是從 L1、L2、L3 還是記憶體取得」。所以 FLUSH+RELOAD 就設計了三個步驟:

  • During the first phase, the monitored memory line is flushed from the cache hierarchy.
  • The spy, then, waits to allow the victim time to access the memory line before the third phase.
  • In the third phase, the spy reloads the memory line, measuring the time to load it.

先 flush 掉要觀察的記憶體位置 (用 clflush),然後等待一小段時間,接著掃記憶體區塊,透過時間得知有哪些被存取過 (就會比較快)。這邊跟 cache 架構有關,你不能想要偷看超過 cache 大小的量 (這樣會被 purge 出去),所以通常是盯著關鍵的部份就好。

接著是要搞 GnuPG,先看他在使用 RSA private key 計算的程式碼:

而依照這段程式碼挑好位置觀察後,就開始攻擊收資訊。隨著時間變化就可以看到這樣的資訊:

然後可以觀察出執行的順序:

於是就能夠依照執行順序推敲出 RSA key 了,而實際測試的成果是這樣,在一次的 decrypt 或是 sign 就把 RSA key 還原的差不多了 (96.7%):

We demonstrate the efficacy of the FLUSH+RELOAD attack by using it to extract the private encryption keys from a victim program running GnuPG 1.4.13. We tested the attack both between two unrelated processes in a single operating system and between processes running in separate virtual machines. On average, the attack is able to recover 96.7% of the bits of the secret key by observing a single signature or decryption round.

知道了這個方法後,看 Meltdown 或是 Spectre 才會知道他們用 FLUSH+RELOAD 的原因... (因為在 Meltdown 與 Spectre 裡面就只有帶過去)

Spectre 與 Meltdown 兩套 CPU 的安全漏洞

The Register 發表了「Kernel-memory-leaking Intel processor design flaw forces Linux, Windows redesign」這篇文章,算是頗完整的說明了這次的安全漏洞 (以 IT 新聞媒體標準來看),引用了蠻多資料並且試著說明問題。

而這也使得整個事情迅速發展與擴散超出本來的預期,使得 GoogleProject Zero 提前公開發表了 Spectre 與 Meltdown 這兩套 CPU 安全漏洞。文章非常的長,描述的也比 The Register 那篇還完整:「Reading privileged memory with a side-channel」。

在 Google Project Zero 的文章裡面,把這些漏洞分成三類,剛好依據 CVE 編號分開描述:

  • Variant 1: bounds check bypass (CVE-2017-5753)
  • Variant 2: branch target injection (CVE-2017-5715)
  • Variant 3: rogue data cache load (CVE-2017-5754)

前兩個被稱作 Spectre,由 Google Project Zero、Cyberus Technology 以及 Graz University of Technology 三個團隊獨立發現並且回報原廠。後面這個稱作 Meltdown,由 Google Project Zero 與另外一個團隊獨立發現並且回報原廠。

這兩套 CPU 的安全漏洞都有「官網」,網址不一樣但內容一樣:spectreattack.commeltdownattack.com

影響範圍包括 IntelAMD 以及 ARM,其中 AMD 因為架構不一樣,只有在特定的情況下會中獎 (在使用者自己打開 eBPF JIT 後才會中):

(提到 Variant 1 的情況) If the kernel's BPF JIT is enabled (non-default configuration), it also works on the AMD PRO CPU.

這次的洞主要試著透過 side channel 資訊讀取記憶體內容 (會有一些條件限制),而痛點在於修正 Meltdown 的方式會有極大的 CPU 效能損失,在 Linux 上對 Meltdown 的修正的資訊可以參考「KAISER: hiding the kernel from user space」這篇,裡面提到:

KAISER will affect performance for anything that does system calls or interrupts: everything. Just the new instructions (CR3 manipulation) add a few hundred cycles to a syscall or interrupt. Most workloads that we have run show single-digit regressions. 5% is a good round number for what is typical. The worst we have seen is a roughly 30% regression on a loopback networking test that did a ton of syscalls and context switches.

KAISER 後來改名為 KPTI,查資料的時候可以注意一下。

不過上面提到的是實體機器,在 VM 裡面可以預期會有更多 syscall 與 context switch,於是 Phoronix 測試後發現在 VM 裡效能的損失比實體機器大很多 (還是跟應用有關,主要看應用會產生多少 syscall 與 context switch):「VM Performance Showing Mixed Impact With Linux 4.15 KPTI Patches」。

With these VM results so far it's still a far cry from the "30%" performance hit that's been hyped up by some of the Windows publications, etc. It's still highly dependent upon the particular workload and system how much performance may be potentially lost when enabling page table isolation within the kernel.

這對各家 cloud service 不是什麼好消息,如果效能損失這麼大,不太可能直接硬上 KPTI patch... 尤其是 VPS,對於平常就會 oversubscription 的前提下,KPTI 不像是可行的方案。

可以看到各 VPS 都已經發 PR 公告了 (先發個 PR 稿說我們有在注意,但都還沒有提出解法):「CPU Vulnerabilities: Meltdown & Spectre (Linode)」、「A Message About Intel Security Findings (DigitalOcean)」、「Intel CPU Vulnerability Alert (Vultr)」。

現在可以預期會有更多人投入研究,要怎麼樣用比較少的 performance penalty 來抵抗這兩套漏洞,現在也只能先等了...

利用 Side-channel 資訊判斷被 HTTPS 保護的 Netflix 影片資訊

在「Netflix found to leak information on HTTPS-protected videos」這篇看到了研究員透過 VBR 所透露出的 side channel 資訊,成功的取得了被 HTTPS 保護的 Netflix 影片資訊。這對於美國的 ISP 是個大利多 (加上之前通過的法案),但對於個人隱私則是嚴重的打擊。

這項研究的準確率非常高:

To support our analysis, we created a fingerprint database comprised of 42,027 Netflix videos. Given this collection of fingerprints, we show that our system can differentiate between videos with greater than 99.99% accuracy. Moreover, when tested against 200 random 20-minute video streams, our system identified 99.5% of the videos with the majority of the identifications occurring less than two and a half minutes into the video stream.

而且他們居然是用這樣的單機分析:

null

苦啊...

前陣子在 Black Hat 上發表的 HEIST 攻擊 (對 HTTPS 的攻擊)

又是一個對 HTTPS 的攻擊:「HEIST attack on SSL/TLS can grab personal info, Black Hat」、「New attack steals SSNs, e-mail addresses, and more from HTTPS pages」。

一樣是 Compression 產生的 side-channel attack,只是這次是結合 TCP window size 的攻擊。投影片可以在「HTTP Encrypted Information can be Stolen through TCP-windows (PDF)」這邊看到。

這次的攻擊只需要在瀏覽器上插入 HTTP 產生 HTTPS 的流量,然後從旁邊看 HTTPS 連線的 TCP packet 就可以了,而且對 HTTP/2 也很有效:

而且很不幸的,目前沒有太好的解法,因為所有的攻擊手法都是照著使用者無法發現的路徑進行的 @_@

對於使用者,大量使用 HTTPS (像是 HTTPS Everywhere 這樣的套件),能夠降低政府單位與 ISP 將 javascript 插入 HTTP 連線,產生 HTTPS 的行為。

而對於網站端來說,全站都隨機產生不同長度的 HTTP header 可能是個增加破解難度的方式 (而且不會太難做,可以透過 apache module 或是 nginx module 做到),但還是可以被統計方法再推算出來。

不知道有沒有辦法只對 HTTPS 開 javascript,雖然攻擊者還是可以用 <img> 攻擊...

也許以後 HTTP/3 之類的協定會有一區是不壓縮只加密的,避開這類 compression-based attack @_@

OpenSSL 的 DSA 被 Side-channel attack 打爆

在「Make Sure DSA Signing Exponentiations Really are Constant-Time」這篇文章裡面,直接透過 end-to-end 的 timing attack 打爆 (也就是透過 internet 觀察攻擊),而不需要在同一台機器上對 cache 之類的區域攻擊:

A unique feature of our work is that we target common cryptographic protocols. Previous works that demonstrate cache-timing key-recovery attack only target the cryptographic primitives, ignoring potential cache noise from the protocol implementation. In contrast, we present end-to-end attacks on two common cryptographic protocols: SSH and TLS. We are, therefore, the first to demonstrate that cache-timing attacks are a threat not only when executing the cryptographic primitives but also in the presence of the cache activity of the whole protocol suite.

而且次數相當的少,就可以 key recovery:

260 SSH-2 handshakes to extract a 1024/160-bit DSA host key from an OpenSSH server, and 580 TLS 1.2 handshakes to extract a 2048/256-bit DSA key from an stunnel server.

CVE 編號為 CVE-2016-2178OpenSSL 全系列 (包括 fork 出去的版本) 與 OpenSSH 只要是 DSA 的實作都中獎...

密碼系統的 Monoculture

這篇文章講到最近密碼系統的現象:「On the Impending Crypto Monoculture」。

目前常在用的密碼系統包括了 RSA、DH、ECDH、ECDSA、SHA-2、AES 這些演算法,而最近這幾年大家在推廣使用的演算法都出自於同一個人手裡,Dan Bernstein,也就是 djb:

A major feature of these changes includes the dropping of traditional encryption algorithms and mechanisms like RSA, DH, ECDH/ECDSA, SHA-2, and AES, for a completely different set of mechanisms, including Curve25519 (designed by Dan Bernstein et al), EdDSA (Bernstein and colleagues), Poly1305 (Bernstein again) and ChaCha20 (by, you guessed it, Bernstein).

這些演算法或是定義,包括了 Curve25519、EdDSA、Poly1305、ChaCha20。而這篇文章試著說明造成這樣情況的背景以及原因,以及這樣會導致什麼問題。

當實際分析時會發現,檯面上沒幾個能用的演算法,而看起來能用的那幾個又有專利 (像是 OCB),不然就是看起來被 NSA 放了一些說明不了的參數 (像是 P-256 Curve)。

然後 djb 弄出來的演算法不只看起來乾淨許多,也直接用數學模型證明安全性。而且他的實作也很理論派,像是還蠻堅持要做到 constant time implementation 以避開各種 side channel attack。

就... 理論很強,又很實戰派的一個人啊,檯面上真的沒幾隻可以打的贏啊 XD

對 ECDSA 實體非破壞性的 Side Channel 攻擊

用很簡單的設備透過 Side Channel 攻擊取得 ECDSA private key:「ECDSA Key Extraction from Mobile Devices via Nonintrusive Physical Side Channels」。這次 Side Channel 只需要簡單的線圈,透著一塊玻璃也 okay:

文章裡面提到是 Tracker Pre,查了一下二手價是 USD$80:

這邊抓出了 ADD 產生出的訊號:

然後就可以利用這些訊號重建出 private key:

After observing the elliptic-curve DOUBLE and ADD operations during a few thousand signatures, the secret signing key can be completely reconstructed.

下面中獎的 library 有點多,可以看到主要是以 constant-time implementation 或是 side-channel mitigation technique 來解這個問題。

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