RSA Security заявила о наличии АНБ-бэкдора в своих продуктах

RSA Security заявила о наличии АНБ-бэкдора в своих продуктах

Компания RSA Security, один из крупнейших поставщиков средств коммерческого шифрования данных, сегодня порекомендовала клиентам не использовать функции шифрования в программном обеспечении RSA Data Protection и RSA Bsafe, так как в их компонентах содержатся бэкдоры, созданные в Агентстве национальной безопасности США.

В бюллетене по безопасности RSA, разосланном сегодня компанией, говорится, что в крипто-механизме обоих продуктов содержится генератор ключей Dual EC_DRBG. Этот генератор использует механизм, ранее утвержденный институтом NIST (National Institute of Standards and Technology). На этой неделе стало известно, что NIST сертифицировал этот механизм со встроенным бэкдором АНБ. Механизм работает с генератором случайных чисел, который в реальности генерирует не случайные числа, а позволяет обладателю данных о бэкдоре предугадывать генерации.

"Чтобы гаранитровать высокий уровень безопасности наших приложений, RSA настоятельно рекомендует клиентам более не применять Dual EC_DRBG и использовать иную систему генерации случайных чисел", - говорят в компании. "Технический гид по тому, как переключиться на другой механизм, доступен в разделе документация для клиентов".

Напомним, что библиотека Bsafe используется для развертывания криптографических функций в стороннем программном обеспечении, например в McAfee Firewall Enterprise Control Center. В свою очередь RSA Data Protection Manager используется для управления криптоключами.

В McAfee сообщили, что их продукт McAfee Firewall Enterprise Control Center 5.3.1 полагается на Dual EC_DRBG, но лишь в той его версии, что применяется для государственных нужд или нужд господрядчиков. Более новая версия уже перешла на генератор SHA1 PRNG.

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