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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru