Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил в OpenSSH дополнительный слой защиты закрытых ключей в памяти (когда они не используются). Таким образом, злоумышленникам будет гораздо сложнее извлечь ключи с помощью атак по сторонним каналам, в ходе которых используются уязвимости в аппаратном обеспечении.

OpenSSH — довольно популярная имплементация протокола SSH, используемая по умолчанию во многих дистрибутивах Linux. OpenSSH помогает устанавливать зашифрованные соединения с удаленными системами.

Идея добавить дополнительный уровень защиты закрытых ключей принадлежит Дэмиену Миллеру, разработчику OpenBSD и исследователю в области безопасности в Google.

Суть нововведений Миллера заключается в применении симметричного шифрования к закрытым ключам OpenSSH, которые хранятся в RAM. По словам Миллера, его подход значительно осложнит атаки вроде Spectre, Meltdown, Rowhammer и RAMBleed.

Напомним, что ранее исследователи продемонстрировали, что с помощью таких атак можно извлечь ключи OpenSSH из оперативной памяти.

Схема этого слоя защиты выглядит следующим образом: загруженные в память ключи находятся там в зашифрованном виде, они расшифровываются лишь в том случае, когда надо подписать что-либо или сохранить ключ.

Миллер отмечает, что это не стопроцентная защита от атак с использованием уязвимостей в аппаратном обеспечении, однако его метод все же может существенно осложнить извлечение ключей при помощи таких атак.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru