Hyperspectral cameras aren’t commonplace items; they capture spectral data for each of their pixels. While commercial hyperspectral cameras often start in the tens of thousands of dollars, [anfractuosity] decided to make his own with the Waverider.

To capture spectral data from every pixel location in the camera, [anfractuosity] first needed a way to collect that data — for that, he used an AFBR-S20M2WV, a miniature USB spectrometer he picked up second-hand. This sensor allows for the collection of data from 225 nm all the way up to 1000 nm. Of course, the sensor can only do that for one single input, so to turn it into a camera, [anfractuosity] added a stepper-driven x-y stage controlled by a Raspberry Pi Pico and some TMC2130 stepper drivers.

With some 3D-printed parts to hold things together and a fiber-optic cable, [anfractuosity] now had a way to move the one-pixel camera through a wide range of locations, turning that one pixel into a much larger pixel array needed to get a recognizable image out. It’s not the fastest camera we’ve seen — with one 400 × 400 array of images taking almost 19 hours to capture — but it does produce an image that has far more than one RGB value per pixel.

Head over to [anfractuosity]’s site to check out all the images created and to find out more about this project, and check out some of our other single-pixel camera projects we’ve featured in the past. Or, maybe you can use your phone.

youtube.com/embed/ZXXJrwNGh8A?…

hackaday.com/2025/10/13/waveri…

È stata identificata unavulnerabilità critica nell’architettura di sicurezza hardware AMD SEV-SNP, che impatta i principali provider cloud (AWS, Microsoft Azure e Google Cloud). Tale bug consente a hypervisor dannosi di compromettere macchine virtuali crittografate e ottenere pieno accesso alla loro memoria.

L’attacco, denominato RMPocalypse, mina le fondamentali garanzie di riservatezza e integrità su cui si basa il modello di esecuzione attendibile SEV-SNP.

La ricerca presentata alla conferenza ACM CCS 2025 di Taipei, descrive in dettaglio come una vulnerabilità venga sfruttata durante l’inizializzazione della struttura chiave di SEV-SNP, la Reverse Map Table (RMP). Questa tabella mappa gli indirizzi fisici dell’host alle pagine virtuali guest ed è responsabile della prevenzione degli attacchi di page-spoofing noti dalle precedenti generazioni di SEV e SEV-ES. Tuttavia, la RMP stessa non esiste ancora all’avvio e pertanto non può proteggersi dalle scritture dei kernel x86 in esecuzione parallelamente al processo di inizializzazione.

La vulnerabilità è tracciata come CVE-2025-0033 (punteggio CVSS: 8,2) e colpisce i processori AMD basati sulle architetture Zen 3, Zen 4 e Zen 5, inclusi i chip server EPYC utilizzati attivamente nelle infrastrutture cloud. Il problema è un circolo vizioso: l’RMP dovrebbe proteggersi dalle modifiche, ma durante la fase di configurazione iniziale tale protezione non è ancora attiva. La gestione di questa fase è delegata al coprocessore Platform Security Processor (PSP), basato sull’architettura ARM. Crea barriere sotto forma di Trusted Memory Regions (TMR) sul controller di memoria e impedisce inoltre ai core x86 di scrivere in memoria. Tuttavia, come hanno dimostrato i ricercatori Benedikt Schlüter e Shweta Shinde dell’ETH di Zurigo, queste misure sono insufficienti.

Il funzionamento asincrono dei core x86 consente loro di scrivere linee di cache sporche nella memoria RMP prima che la PSP attivi la protezione completa. Quando i TMR vengono cancellati dopo l’inizializzazione, queste scritture non cancellate vengono scaricate nella DRAM, sovrascrivendo la tabella RMP con valori arbitrari.

Esperimenti condotti su EPYC 9135 (Zen 5), 9124 (Zen 4) e 7313 (Zen 3) hanno confermato che le sovrascritture avvengono senza errori, soprattutto su Zen 3, dove i problemi di coerenza aggravano la situazione. Sebbene il firmware della PSP contenga accenni di meccanismi di protezione come il flushing della cache, la mancanza di un flush TLB globale e la natura chiusa di alcuni componenti impediscono la protezione completa.

L’attacco RMPocalypse consente agli aggressori di mettere le pagine protette in uno stato in cui l’hypervisor può modificarle liberamente. Ciò consente quattro tipi di attacchi:

• Falsificazione dei report di attestazione . Un aggressore può sostituire le pagine di contesto con vecchie copie crittografate, ingannando così il sistema guest e fidandosi falsamente della macchina virtuale dannosa. Le pagine di contesto non sono protette dalla sovrascrittura perché prive di una firma di integrità crittografica.
• Abilitazione della modalità debug. Modificando silenziosamente un singolo bit nella policy di contesto, l’attacco abilita l’API SNPDEBUGDECRYPT/ENCRYPT, garantendo all’hypervisor pieno accesso alla memoria sensibile della macchina virtuale. Tutto ciò avviene senza violare l’attestazione e con un’affidabilità superiore al 99,9% in meno di 15 ms.
• Riproduzione dello stato VMSA. Questo vettore consente di ripristinare i registri della macchina virtuale a uno snapshot precedente, compromettendo l’integrità dell’esecuzione e aprendo la strada a rollback verso stati vulnerabili.
• Iniezione di codice arbitrario. L’aggressore utilizza SNPPAGEMOVE per falsificare i valori di tweak e iniettare traffico dannoso (ad esempio, pacchetti di rete) direttamente nel codice del kernel, bypassando la protezione crittografica e ASLR. L’intero processo richiede circa 5 ms.

Pertanto, SEV-SNP perde completamente le sue proprietà protettive in condizioni di hypervisor non attendibile. Questo è fondamentale per le attività che elaborano dati sensibili, dalle applicazioni aziendali ai modelli di intelligenza artificiale e all’archiviazione cloud.

AMD ha confermato la vulnerabilità e ha annunciato di essere al lavoro sulle patch, ma al momento della pubblicazione, le correzioni per i processori interessati non sono disponibili. Come soluzione temporanea, i ricercatori propongono di riconfigurare le barriere a livello di core, inclusa la pre-validazione delle cache prima della rimozione del TMR o l’imposizione di una cache globale e del flush del TLB dopo aver completato la configurazione RMP. Per Zen 3, questo è complicato dalla necessità di una sincronizzazione aggiuntiva dovuta a problemi di coerenza.

RMPocalypse si unisce agli attacchi CacheWarp e Heckler nel dimostrare quanto siano vulnerabili anche le tecnologie di confidential computing più avanzate. Sebbene AMD abbia parzialmente reso open source il firmware PSP, i componenti proprietari ne ostacolano ancora l’analisi e la mitigazione complete. Poiché la vulnerabilità può essere sfruttata in meno di 234 millisecondi durante la fase SNPINITEX, è necessario rivalutare la fiducia nei meccanismi di sicurezza hardware.

L'articolo RMPocalypse: Un bug critico in AMD SEV-SNP minaccia la sicurezza del cloud proviene da il blog della sicurezza informatica.

In the law enforcement context, “data retention” refers to the mandatory retention by providers of electronic communications services (email, private messaging, internet access providers, etc.) of metadata of all their users only for law enforcement purposes. Because it is applied to everyone indiscriminately, it constitutes a mass surveillance measure. After the former Data Retention Directive was struck down by the CJEU in 2014 as it violated fundamental rights, the Commission is seeking to adopt new rules at EU level, posing a clear threat to everyone’s digital rights.

The post Mass surveillance of telecommunications document pool appeared first on European Digital Rights (EDRi).

Sono apparse sul mercato le prime soluzioni realmente funzionali che utilizzano l’intelligenza artificiale per individuare vulnerabilità nel codice sorgente. La nuova generazione di sistemi AI-SAST, i cosiddetti “AI Security Engineer”, non si limitano più ad automatizzare l’analisi statica, ma imitano il pensiero di un auditor, identificando difetti logici, errori architetturali e incongruenze tra l’intento dello sviluppatore e l’implementazione.

Un ricercatore che ha testato questi prodotti ha riferito che ZeroPath, Corgea e Almanax attualmente offrono i risultati migliori. Questi strumenti possono individuare vulnerabilità ed errori reali in pochi minuti, inclusi difetti complessi nella logica di business, senza l’utilizzo di rigide regole di firma.

Analizzano il contesto, confrontano funzioni, variabili e dati tra file e generano persino potenziali correzioni del codice. Il tasso di falsi positivi è significativamente inferiore a quello delle piattaforme SAST classiche .

I motori di intelligenza artificiale di tali sistemi operano in un processo a più fasi. Innanzitutto, indicizzano il repository, costruiscono un albero sintattico astratto e determinano lo scopo dell’applicazione.

Quindi analizzano il codice in modo sequenziale, riga per riga, funzione per funzione e file per file, utilizzando algoritmi di ricerca proprietari, euristiche e query LLM. La fase finale prevede la verifica della raggiungibilità delle vulnerabilità, la valutazione della loro gravità e la deduplicazione automatica dei risultati. Alcune soluzioni, come ZeroPath, analizzano inoltre le dipendenze, determinando se le CVE pubbliche hanno un impatto su un progetto specifico e generando report SOC 2.

Durante i test, ZeroPath ha dimostrato un tasso di rilevamento prossimo al 100% per le vulnerabilità di test e ha identificato oltre 50 nuovi problemi in progetti open source, tra cui curl, sudo, Next.js, Avahi e Squid.

Tra questi, buffer overflow, gestione errata dei certificati, perdite di memoria, controllo improprio delle eccezioni e vulnerabilità nell’implementazione TLS.

Corgea ha ottenuto ottimi risultati nell’utilizzo di codice JavaScript e ha prodotto report dettagliati con grafici di analisi delle taint, sebbene abbia prodotto un numero elevato di falsi positivi. Almanax si è rivelato utile per individuare frammenti dannosi ed errori semplici all’interno di singoli file, ma è stato meno efficace nell’analisi delle relazioni tra i file.

Nonostante le limitate capacità di correzione automatica e i rari errori di classificazione, l’efficacia di tali sistemi è già impressionante. Possono controllare vecchi frammenti di codice, analizzare automaticamente i nuovi commit, integrarsi con CI/CD e aiutare gli sviluppatori a correggere le vulnerabilità prima del rilascio. Al loro attuale basso costo, queste soluzioni stanno diventando uno strumento estremamente conveniente per i penetration tester e i team di sicurezza aziendale.

La conclusione principale dell’autore è che le piattaforme AI-SAST rappresenteranno uno dei progressi tecnologici più significativi nella sicurezza informatica dalla rinascita del fuzzing negli anni 2010. Non sostituiranno completamente i penetration tester , ma svolgono già gran parte del lavoro di routine, migliorando la qualità del codice e riducendo il numero di vulnerabilità critiche.

L'articolo L’intelligenza artificiale entra nello Sviluppo Sicuro del codice: i nuovi strumenti AI-SAST proviene da il blog della sicurezza informatica.

Lettura interessante.

micromega.net/netanyahu-hamas-…

Contro Netanyahu sì, contro Putin e Hamas no: una catastrofe etica – MicroMega

La profonda incoerenza della sinistra è dovuta alla visione omogenea e manichea dell’Occidente come Male assoluto.

^Micromega

Periodicamente suggerisco quali canali e spazi web permettono di seguire slowforward e quindi essere informati di notizie di politica, scritture di ricerca, arte contemporanea, musica sperimentale, glitch, asemic writing, festival, presentazioni, eventi e altro.

Tanto per cominiciare, l’indirizzo del sito è:

(1) slowforward.net

(2) E per avere aggiornamenti ci si può registrare (insieme ad altri 1800+ subscribers) seguendo queste semplicissime indicazioni: archive.org/details/follow-slo…

(3) Altrimenti ci si può iscrivere ai canali che seguono (a volte più ricchi dello stesso slow): telegram = https://t.me/slowforward instagram = tinyurl.com/slowforward-ig whatsapp = tinyurl.com/slowchannel

(4) Mentre ko-fi funziona sia da rilancio di post vari, sia da microdiario saltuario, e da luogo che permette a chi lo desidera di sostenere anche con un semplice caffè il mio lavoro quotidiano: tinyurl.com/differxx

(5) In attesa di migrare su peertube, slowforward ha i propri video qui, e dei link condivisi nello spazio post

(6) Infine, non amando io (pur stando su) facebook, segnalo che ogni post che compare su slowforward viene puntualmente ripubblicato/linkato qui: mastodon.uno/@

Who doesn’t know the problem of glare when trying to ogle a PCB underneath a microscope of some description? Even with a ring light, you find yourself struggling to make out fine detail such as laser-etched markings in ICs, since the scattered light turns everything into a hazy mess. That’s where a simple sheet of linear polarizer film can do wonders, as demonstrated by [northwestrepair] in a recent video.

Simply get one of these ubiquitous films from your favorite purveyor of goods, or from a junked LCD screen or similar, and grab a pair of scissors or cutting implements. The basic idea is to put this linear polarizer film on both the light source as well as on your microscope’s lens(es), so that manipulating the orientation of either to align the polarization will make the glare vanish.

This is somewhat similar to the use of polarizing sunshades, only here you also produce specifically the polarized light that will be let through, giving you excellent control over what you see. As demonstrated in the video, simply rotating the ring light with the polarizer attached gives wildly different results, ranging from glare-central to a darkened-but-clear picture view of an IC’s markings.

How to adapt this method to your particular microphone is left as your daily arts and crafts exercise. You may also want to tweak your lighting setup to alter the angle and intensity, as there’s rarely a single silver bullet for the ideal setup.

Just the thing for that shiny new microscope under the Christmas tree. Don’t have a ring light? Build one.

youtube.com/embed/LEZwEoKcPV8?…

hackaday.com/2025/10/13/give-y…