Шифр удалось взломать по «писку» компьютера

Шифр удалось взломать по «писку» компьютера

Группа израильских криптоаналитиков заявила о том, что научилась взламывать используемые для шифрования компьютерных данных ключи на основе высокочастотного звука, который издают электронные компоненты в процессе шифрования или, напротив, расшифровки данных. Из статьи, представленной исследователями, следует то, что этот метод имеет ряд ограничений.

Ученые из университета Тель-Авива и Вейцмановского научного института использовали в своей работе тот факт, что любые проводимые процессором вычисления требуют дополнительной электроэнергии. Это приводит к тому, что управляющие питанием процессора цепи изменяют режим своей работы в зависимости от того, какие операции выполняет компьютер. Изменение электроснабжения можно связать с характером вычислений, но вдобавок ко всему оно влияет и на колебания некоторых радиоэлектронных компонентов. Электролитические конденсаторы, например, под действием переменного тока немного сжимаются и разжимаются несколько десятков тысяч раз в секунду и это создает тихий, но вполне заметный для чувствительного микрофона звук, сообщает Lenta.ru.

Частота такого писка превышает порог человеческого слуха, однако даже в некоторых серийных смартфонах микрофон позволяет зарегистрировать подобный сигнал. Ученым удалось показать, что когда на ноутбуке (были проанализированы несколько разных устройств от разных производителей) запускается расшифровка заданного текста, эту операцию можно по звуку отличить от других, фоновых, задач. Более того, удалось экспериментальным путем восстановить ключ шифра после часа прослушивания шумов, издаваемых несколькими ноутбуками при расшифровке заданного текста.

С практической точки зрения такая атака требует микрофона, который расположен вблизи компьютера жертвы. Качественный параболический микрофон позволяет отойти на несколько метров (но он вряд ли пригоден для скрытого наблюдения), а обычный смартфон требуется поднести на расстояние в несколько десятков сантиметров, причем дополнительно развернуть микрофоном в сторону вентиляционных отверстий ноутбука. Кроме того, потребуется обеспечить запуск на компьютере процесса дешифровки.

Если атакуемая сторона не выполняет подобных операций или же занимается шифрованием разных текстов, включая неизвестные организатору атаки, то ключ шифра узнать не получится. Авторы также попробовали сымитировать параллельную загрузку процессора другой задачей и утверждают, что это не позволяет эффективно бороться с подслушиванием: при этом использовалась искусственная задача сложения чисел, в то время как реальные алгоритмы (например, восстановление картинки из сжатого файла) требуют большей нагрузки.

При этом высокая частота анализируемого звука не позволяет противодействовать атаке зашумлением помещения: большинство бытовых звуков имеют меньшую частоту. Кроме того, утверждается, что для «акустического взлома» может использоваться вирус, получающий данные с микрофона в самом компьютере: если микрофон достаточно чувствителен, то такая информация может помочь взломщику даже тогда, когда у него нет возможности физически подобраться к компьютеру.

Исследователи также приводят краткий обзор других методов, основанных на слежении за активностью электронных схем. В частности, проанализировать загрузку процессора можно по помехам, которые возникают в идущих от системного блока кабелях. Кроме того, достаточно давно используется анализ электромагнитного излучения оборудования и уже выпускаются серийные заземленные корпуса для борьбы с подобными атаками. Чтобы полностью застраховать себя от возможных взломов компьютерного оборудования, некоторые спецслужбы поступают и вовсе радикально: вместо компьютеров приобретают для работы с особо важными документами пишущие машинки. Впрочем, и по звуку нажимаемых клавиш тоже можно восстановить набираемый текст.

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