Эксперты проверили надёжность криптографической защиты системы ДЭГ

Эксперты проверили надёжность криптографической защиты системы ДЭГ

Эксперты проверили надёжность криптографической защиты системы ДЭГ

В рамках подготовки к единому дню голосования 2023 года компания «Криптонит», входящая в «ИКС Холдинг», провела исследование трёх криптографических механизмов, используемых в федеральной системе дистанционного электронного голосования (ДЭГ).

Первый механизм, рассмотренный в исследовании, предназначен для сокрытия промежуточных результатов и ускорения подсчета голосов.

Он использует шифрование с открытым ключом, гомоморфное относительно операции сложения. Так можно суммировать голоса избирателей с максимальной конфиденциальностью — в зашифрованном виде. А высокую эффективность системы обеспечит более быстрая в сравнении с операцией сложения дешифровка.

Второй механизм основан на протоколе доказательства с нулевым разглашением Чаума-Педерсена и применяется для подтверждения правильности расшифровки суммы голосов. Здесь задача — доказать правильность дешифровки без раскрытия ключа.

Третий механизм основан на дизъюнктивной версии протокола доказательства с нулевым разглашением Чаума-Педерсена и применяется в ДЭГ для доказательства правильности содержимого каждого избирательного бюллетеня.

Он контролирует, чтобы система не принимала бюллетени, с которыми избиратель провел несанкционированные манипуляции, например отметил несколько кандидатов, когда допускается выбор только одного. Проблема заключается в том, что бюллетень зашифровывается на устройстве избирателя, и система не может просто проверить его содержимое. Протокол доказательства с нулевым разглашением позволяет убедиться в корректности зашифрованного бюллетеня, сохраняя при этом конфиденциальность голосования.

Главный архитектор ДЭГ компании «Ростелеком» Юрий Сатиров отметил:

«Криптографические механизмы, лежащие в основе российской системы ДЭГ, активно разрабатываются мировым научным сообществом, однако их применение в системах государственного уровня требует дополнительных исследований в области безопасности. Поэтому мы привлекли отечественных экспертов в области криптографии из компании 'Криптонит' для более детального изучения вопросов криптографической защиты нашей системы».

В результате работы была создана формальная модель атакующего, которая помогла подготовить математическое обоснование стойкости применяемых криптографических механизмов в системе ДЭГ.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru