В AES обнаружен серьезный недостаток

В AES обнаружен серьезный недостаток

Исследователи в области криптографии еще на один шаг приблизились к возможности взлома алгоритма шифрования AES. В результате смоделированной атаки оказалось, что  скорость расшифровки ключа в четыре раза выше, нежели ранее предполагалось.

Трое специалистов Андрей Богданов, Дмитрий Ховратович и Кристиан Рехбергер, в результате своей исследовательской работы, в рамках проекта Microsoft Research выяснили, что на самом деле длина ключа шифрования короче на 2 бита. То есть, как пояснили ученые, ключ AES-128 на самом деле имеет 126 битное слово, AES-192 -190 бит, а AES-256 это AES-254.

Заметим, что многие исследователи проверяли AES на прочность, однако серьезных уязвимостей у него обнаружено не было. Настоящая атака применима ко всем версиям AES. Однако, усилия на нее придется затратить гигантские: количество итераций для поиска ключа к AES-128 выражается числом 8*1037; у 1 трлн компьютеров, способных проверять по 1 млрд ключей в секунду, на поиск ключа уйдет 2 млрд лет. Для сравнения, ныне существующие компьютеры могут проверять лишь по 10 млн ключей за секунду. Таким образом, практического влияния на безопасность AES атака не имеет, но это первый серьезный недостаток, обнаруженный в алгоритме и подтвержденный его разработчиками.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru