Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

В эталонной реализации механизма инкапсуляции ключей (KEM) обнаружена уязвимость, позволяющая получить секретные данные через атаку по стороннему каналу. Опасная проблема Kyber, виновником которой оказался компилятор, уже устранена.

Американский институт стандартов и технологий (NIST) собирается стандартизировать Kyber как ML-KEM, пригодный для квантово-устойчивого шифрования. Однако даже самый криптостойкий алгоритм может оказаться неэффективным, если его реализация содержит уязвимости, и такой подводный камень обнаружили в PQShield.

Выявленная уязвимость может проявиться, когда компилятор — в данном случае Clang — оптимизирует код. Как оказалось, он при этом порождает в функции poly_frommsg переход, зависящий от обрабатываемого секрета.

Эта функция используется не только при инкапсуляции ключей, но также при декапсуляции, притом всего один раз, и извлечение данных происходит более чем за 100 тыс. циклов. Разница во времени выполнения операций очень мала, тем не менее при наличии локального доступа можно исхитриться и восстановить секретный ключ по частям.

Для этого, по словам экспертов, достаточно просто измерить время, за которое совершается декапсуляция. PoC-код, созданный в PQShield для машин с архитектурой x86, успешно эксплойтит тайминг-уязвимость и позволяет получить ключ ML-KEM 512 менее чем за 10 минут.

Исследователям удалось найти противоядие, объединив усилия с командой Kyber. Ненадежное условное перемещение было реализовано как функция в отдельном файле, и Clang, встретив флаг условия, переставал модифицировать код.

Об опасной находке были извещены авторы проектов на базе Kyber, в частности, liboqs, aws-lc, pq-code-package, WolfSS, PQClean и rustpq/pqcrypto. Исследователи не исключают, что уязвимыми могут оказаться даже библиотеки, не использующие функцию poly_frommsg.

В конце прошлого года в некоторых реализациях KEM были выявлены уязвимости, тоже грозящие раскрытием криптоключей через тайминг-атаку. Им было присвоено общее имя KyberSlash.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru