Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Устройство криптозащиты данных, созданное на основе графена в Пенсильванском университете, показало высокую стойкость к атакам с использованием ИИ-технологий. Такой аппаратный ключ безопасности почти невозможно воспроизвести, а в случае компрометации злоумышленник не сможет использовать его повторно: графеновая система позволяет с легкостью обеспечить замену.

В отличие от кремниевых аналогов новая физическая структура, реализующая PUF (physically unclonable function, физически неклонируемую функцию), использует не только элементы случайности, обусловленные свойствами материала, но также почти незаметные вариации, привносимые в ходе производственных процессов.

Технологии создания графеновых микроструктур пока не стандартизированы, и это может оказаться губительным для итоговых устройств — из-за разницы в электропроводности элементов микросхемы. Однако для PUF такие идентификаторы, не поддающиеся копированию, — большое преимущество, и университетские исследователи сумели это доказать.

Они создали около 2 тыс. одинаковых транзисторов на графеновых пленках для реализации PUF-схемы и использовали ее характеристики для разработки модели, позволившей протестировать 64 млн вариантов PUF. Проверка криптостойкости проводилась с использованием алгоритмов машинного обучения; как оказалось, ИИ-технологии в этом случае не в состоянии гарантировать автору атаки положительный результат.

Более того, даже если злоумышленнику удастся столь продвинутым способом получить закрытый ключ шифрования, графеновая PUF-система сможет перестроиться и сгенерировать новый. Примечательно, что ни дополнительной аппаратуры, ни замены компонентов при этом не потребуется.

По словам исследователей, все эти привлекательные возможности, а также большой диапазон рабочих температур открывают графеновым PUF широкие горизонты. Такие системы потенциально можно использовать для защиты электроники на гибких печатных платах и органических пленках, бытовых приборов и многих других устройств.

Kaspersky Container Security научился пояснять риски в контейнерах через ИИ

«Лаборатория Касперского» обновила Kaspersky Container Security (KCS) — решение для защиты контейнерных сред. Главное нововведение: результаты проверки контейнерных образов теперь можно переводить в понятное текстовое объяснение с помощью ИИ.

При анализе образа KCS собирает технические находки (риски, уязвимости, подозрительные события), а дальше по запросу формирует человеческое описание проблемы: что именно обнаружено, где это проявляется и что с этим делать.

Для этого можно использовать фирменный LLM-инструмент компании Kaspersky Investigation and Response Assistant (KIRA), а также подключать сторонние большие языковые модели через OpenAI API. Функция доступна в рамках нового уровня лицензирования Advanced Pro.

Помимо ИИ-интерпретации, в обновлении добавили несколько более «приземлённых» вещей. Появилась интеграция с Single Sign-On, чтобы входить через корпоративные учётные записи без отдельных логинов и паролей.

Ещё разработчики доработали обработку крупных контейнерных образов и добавили настройку, которая позволяет не прогонять один и тот же образ повторно, если его хеш не менялся в течение заданного времени (это снижает нагрузку на инфраструктуру и ускоряет проверки).

Kaspersky Container Security можно использовать как отдельный продукт или в составе Kaspersky Cloud Workload Security (там же, по описанию компании, доступны те же обновления; комплект также включает защиту для виртуальных и облачных сред).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru