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全球最大芯片供应商英特尔14日证实，公司芯片中发现一系列新的安全漏洞，黑客可以通过漏洞读取流经芯片上的所有数据。漏洞对于云服务器信息构成巨大威胁，2011年后使用公司芯片的计算机都可能受到影响。

英特尔在声明中称，被业内人士称作“僵尸负载”(ZombieLoad)的漏洞可能使攻击者看到保密数据。因为漏洞嵌在计算机硬件结构体系中，所以无法完全修复。这些漏洞被认为与去年发现的一些芯片问题相关，今年新发布的芯片已经包含针对这些漏洞的修复程序。

但此前发布的前几代芯片也需要修补，如果修复“僵尸负载”问题会限制系统可同时处理的“线程”数量，一些电脑系统在修复后的速度可能会大幅变慢。修复可能会使芯片性能降低19%。

“僵尸负载”(ZombieLoad)是一种侧通道攻击，时间信息、功率消耗、电磁泄露甚至声音等额外信息来源都就可以是黑客攻击的契机。黑客无需注入恶意代码，就能通过这种漏洞黑掉一台计算机。

通常来说，一个应用程序只能看到自己应用中的数据，但是当丧尸负载漏洞出现后，可让数据留出这些边界墙，将泄露处理器当前加载的所有核心数据。

研究人员表示，“僵尸负载”(ZombieLoad)将泄漏处理器核心当前加载的所有数据。黑客可以利用这些漏洞来查看一个人实时访问哪些网站，同时很容易地重新利用这些网站来获取用于登录受害者在线的密码或访问令牌账户。同时相关攻击不会留下痕迹。

苹果(190.92, 2.26, 1.20%)、谷歌(1164.21, 43.77, 3.91%)、亚马逊(1871.15, 31.03, 1.69%)、微软(126.02, 1.75, 1.41%)等科技企业因其云设备和软件上大量采用英特尔芯片，先后于14日发布了补丁更新或安全提示。苹果在发布补丁后警告称，补丁“可能会使性能降低至多40%”。

早在去年年初，英特尔还爆出名为“幽灵”(Spectre)和“熔毁”(Meltdown)的漏洞。黑客有可能通过“Meltdown”和“Specter”这两个漏洞，从计算机的核心内存或系统运行的程序中窃取敏感数据。由于漏洞存在于一种通用芯片上，该漏洞比其他普通的设计缺陷影响要更为深入。而“Specter”的漏洞，被认为在数年内都未必能得到彻底解决。

消息传出后，英特尔周三开盘微跌。

芯片的主要应用

计算机芯片

如果把中央处理器CPU比喻为整个电脑系统的心脏，那么主板上的芯片组就是整个身体的躯干。对于主板而言，芯片组几乎决定了这块主板的功能，进而影响到整个电脑系统性能的发挥，芯片组是主板的灵魂。

芯片组(Chipset)是主板的核心组成部分，按照在主板上的排列位置的不同，通常分为北桥芯片和南桥芯片。北桥芯片提供对CPU的类型和主频、内存的类型和最大容量、ISA/PCI/AGP插槽、ECC纠错等支持。南桥芯片则提供对KBC(键盘控制器)、RTC(实时时钟控制器)、USB(通用串行总线)、Ultra DMA/33(66)EIDE数据传输方式和ACPI(高级能源管理)等的支持。其中北桥芯片起着主导性的作用，也称为主桥(Host Bridge)。

生物芯片

与PCR技术一样，芯片技术已经开展和将要开展的应用领域非常的广泛。生物芯片的第一个应用领域是检测基因表达。但是将生物分子有序地放在芯片上检测生化标本的策略是具有广泛的应用领域，除了基因表达分析外，杂交为基础的分析已用于基因突变的检测、多态性分析、基因作图、进化研究和其它方面的应用，微阵列分析还可用于检测蛋白质与核酸、小分子物质及与其它蛋白质的结合，但这些领域的应用仍待发展。对基因组DNA进行杂交分析可以检测DNA编码区和非编码区单个碱基改变、确失和插入，DNA杂交分析还可用于对DNA进行定量，这对检测基因拷贝数和染色体的倍性是很重要的[2]。

人脑芯片

几十年来，科学家一直“训练”电脑，使其能够像人脑一样思考。这种挑战考验着科学的极限。IBM公司的研究人员18日表示，在将电脑与人脑结合在一起的研究道路上，他们取得了一项重大进展。

这家美国科技公司研制出两个芯片原型，与此前的PC和超级计算机采用的芯片相比，这些芯片处理数据的方式与人脑处理信息的方式更为接近。这两个芯片是一项为期6年的项目取得的一项具有里程碑意义的重大成就。共有100名研究人员参与这一项目，美国政府的国防高级研究计划局(DARPA)提供了4100万美元资金。IBM的投资数额并未对外公布。

两个芯片原型提供了进一步证据，证明“平行处理”日益提高的重要性。平行处理具体是指电脑同时处理多个任务。多任务处理对渲染图片和处理大量数据非常重要。迄今为止，这两个芯片仅用于处理一些非常简单的任务，例如操控一辆仿真车穿过迷宫或者玩《Pong》。它们最终走出实验室并应用于实际产品可能需要10年或者更长时间。

日前，由瑞士、德国和美国的科学家组成的研究小组首次成功研发出一种新奇的微芯片，能够实时模拟人类大脑处理信息的过程。这项新成果将有助于科学家们制造出能同周围环境实时交互的认知系统，为神经网络计算机和高智能机器人的研制提供强有力的技术支撑。

以前的类似研究都局限于在传统计算机上研制神经网络模型或在超级计算机上模拟复杂的神经网络，而新研究的思路是：研发在大小、处理速度和能耗方面都可与真实大脑相媲美的电路。研究小组成员基尔克莫·因迪韦里表示：“我们的目标是直接在微芯片上模拟生物神经元和突触的属性。”

做到这一点面临的主要挑战，是配置由人造神经元组成的网络，让其能执行特定的任务。研究小组现在已经成功地攻克了这一“碉堡”，他们研发出一种被称为“神经形态芯片”(neuromorphic chips)的装置，能够实时执行复杂的感觉运动任务，并借助这一装置，演示了一个需要短期记忆力和依赖语境的决策能力的任务，这是认知测试所必需的典型特征。

研究小组把神经形态神经元与利用神经处理模块——相当于所谓“有限自动机”的网络相结合。有限自动机是一个用来描述逻辑过程和计算机程序的数学概念。行为可以表示为有限自动机，由此以自动化的方式转给神经形态硬件。因迪韦里说：“网络连接模式非常类似于在大脑中发现的结构。”

由于神经形态芯片可以实时处理输入的信息并作出回应，有关专家认为这项技术将有望走向实用化，从而允许机器人在复杂环境中，在不受人类远程遥控的情况下实现自动作业。

这项技术的采用还将有望在未来让计算机能够在有部件损坏的情况下继续运作，就像人类的大脑那样，每天损失数以百万计的脑细胞，但是其整体的思维能力却仍然继续正常运转。

欧盟、美国和瑞士目前正在紧锣密鼓地研制模拟大脑处理信息的神经网络计算机，希望通过模拟生物神经元复制人工智能系统。这种新型计算机的“大脑芯片”迥异于传统计算机的“大脑芯片”。它能运用类似人脑的神经计算法，低能耗和容错性强是其最大优点，较之传统数字计算机，它的智能性会更强，在认知学习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面也将前进一大步。

不过也有人表示了担忧：装上这种芯片的机器人将来是否会在智能上超越人类，甚至会对人类造成威胁?

不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的。就智能而言，目前机器人的智商相当于4岁儿童的智商，而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。美国科学家罗伯特·斯隆日前说：“我们距离能够以8岁儿童的能力回答复杂问题的、具有常识的人工智能程序仍然很遥远。”日本科学家广濑茂男也认为：即使机器人将来具有常识并能进行自我复制，也不可能对人类造成威胁。值得一提的是，中国科学家周海中在1990年发表的《论机器人》一文中指出：机器人并非无所不能;它在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面不可能超越人类。另外，机器人会越来越“聪明”，但只能按照制定的原则纲领行动，服务人类、造福人类。

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