标签： side

发布于

JS `Side-Channel Attacks` (旁路攻击) `Cache Timing` / `Spectre` / `Meltdown` 在浏览器中

各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“浏览器安全大冒险”特别节目！今天咱们要聊点刺激的：JS里的旁路攻击，特别是Cache Timing、Spectre和Meltdown这三个妖魔鬼怪。 准备好了吗？抓紧扶手，咱们要发车了！ 第一站：什么是旁路攻击？（Side-Channel Attacks） 首先，咱们得搞清楚什么是旁路攻击。传统的攻击，比如SQL注入、XSS，都是直接攻击程序本身的漏洞。但旁路攻击不一样，它不直接攻击程序，而是通过观察程序运行时的“副作用”来窃取信息。 你可以把程序想象成一个黑盒子。传统的攻击是试图打开这个盒子，直接拿里面的东西。而旁路攻击是观察这个盒子发出的光、热、声音等等，通过这些“副作用”来推断盒子里面的秘密。 举个例子，你用银行卡在ATM机上取钱。 传统攻击： 直接破解银行卡密码或者入侵银行的系统。 旁路攻击： 观察你输入密码时手指按键的时间间隔、键盘发出的声音等等，来推断你的密码。 旁路攻击种类繁多，常见的有： 时序攻击（Timing Attacks）： 测量程序运行的时间，根据时间的长短推断信息。比如，密码验证的程序，如果密码的前几位正确，验证的时间就 …

继续阅读“JS `Side-Channel Attacks` (旁路攻击) `Cache Timing` / `Spectre` / `Meltdown` 在浏览器中”

发布于

JS `Side-Channel Attacks` (旁路攻击) 在浏览器中的可能性与防御

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊点刺激的——浏览器里的 JavaScript Side-Channel Attacks，也就是“旁路攻击”。这名字听着就有点神秘，像特工电影里的桥段，实际上它也确实挺像那么回事。 什么是旁路攻击？ 简单来说，旁路攻击不是直接攻破你的密码或者加密算法，而是通过观察你的程序运行时的“副作用”来推断信息。这些“副作用”可能包括： 时间： 程序运行的时间长短 功耗： CPU消耗的能量 电磁辐射： 设备发出的电磁波 声音： 有些设备会发出微弱的声音 这些信息本身可能看起来没什么用，但是如果你的代码对某些敏感信息（比如密码、密钥）进行操作，那么通过分析这些“副作用”，攻击者就有可能推断出这些敏感信息。 JS 在浏览器中搞旁路攻击的可能性？ 你可能会想，JS 跑在浏览器里，又不是直接操作硬件，也能搞旁路攻击？答案是：能！而且有一些还挺有意思的。 JS 虽然不能直接控制硬件，但它可以测量时间。而时间，就是最常见的旁路攻击手段之一。 1. Timing Attacks (时间攻击) 时间攻击是最常见的旁路攻击类型。它的基本原理是：不同的操作可能需要不同的时间，而这些时间 …

继续阅读“JS `Side-Channel Attacks` (旁路攻击) 在浏览器中的可能性与防御”

发布于

云端侧信道攻击（Side-Channel Attacks）原理、检测与防御机制

云端侧信道攻击：窥探云端的秘密花园，并守护它的安全 各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的码农。今天呢，咱们不聊那些高大上的架构设计，也不谈那些晦涩难懂的算法，而是要聊一个听起来有点“不正经”，但实际上非常重要的安全话题——云端侧信道攻击（Side-Channel Attacks）。 啥是侧信道攻击？简单来说，就是不直接攻击密码算法本身，而是通过观察密码算法运行过程中泄露出来的各种“边角料”信息，来推断出密钥或敏感数据。这就好比，你家大门锁得再严实，但如果你每次输密码的时候，旁边都站着一个“好奇宝宝”，偷偷观察你的手指在键盘上的动作，时间长了，他也就能猜出你的密码了。🔑 想象一下，你把你的宝贝数据，比如银行密码、商业机密、甚至是偷偷写的小黄文（咳咳），都放到了云端。云端就像一个巨大的保险箱，理论上来说，应该坚不可摧。但是，如果有人能够偷偷地听听你的服务器的心跳声，看看它喘气的节奏，甚至感受一下它体温的变化，就能窥探到你的秘密，你怕不怕？😱 这就是侧信道攻击的威力！它就像一只无形的幽灵，悄无声息地潜伏在云端，窃取你的秘密。 侧信道攻击：云端的“窃听风云” 侧 …

继续阅读“云端侧信道攻击（Side-Channel Attacks）原理、检测与防御机制”

发布于

MapReduce 中的 Join 算法：Reduce Side Join 与 Map Side Join

好的，各位技术控们，今天咱们来聊聊MapReduce中的“鹊桥相会”——Join算法。别紧张，此“Join”非彼“囧”，它是让MapReduce这头大象也能优雅地处理数据关联的秘密武器。 想象一下，你手里拿着两份名单：一份是“员工信息表”，记录着每个员工的ID、姓名、部门等信息；另一份是“工资发放表”，记录着每个员工ID和对应的工资数额。现在，老板让你把这两份表合并起来，生成一份包含员工姓名、部门和工资的完整报表。 如果没有MapReduce，你可能得用Python或者Java写个循环嵌套，吭哧吭哧地跑上一天。但如果数据量巨大，比如几百GB，几TB甚至更大呢？那画面太美我不敢看！😭 这时候，MapReduce的Join算法就能派上大用场，让数据关联变得高效又优雅。就像红娘一样，它负责把原本分散在不同地方的数据，按照共同的“关键字段”（比如员工ID）撮合到一起。 一、Join算法的“前世今生”：两种流派，各领风骚 在MapReduce的世界里，Join算法主要分为两大流派： Reduce Side Join（简称RSJ，又称“归并连接”）：这是最经典、最通用的Join方式，就像一位经验丰 …

继续阅读“MapReduce 中的 Join 算法：Reduce Side Join 与 Map Side Join”