Опубликована реализация и спецификации защищённого протокола электронной почты Dark Mail

Опубликована спецификации защищённого протокола электронной почты

На конференции Chaos Communication Congress (31C3) представлены результаты более чем года работы над проектом Dark Mail, в рамках которого развивается новый протокол защищённой электронной почты, основанный на принципе "end-to-end"-шифрования, при котором операции шифрования и расшифровки выполняются только на стороне клиента, а серверные узлы манипулируют обезличенными зашифрованными наборами данных.

Разработчикам приложений была представлена детальная 108-страничная спецификация протокола и набор эталонных библиотек и программ, позволяющих подготовить рабочие клиентские и серверные реализации Dark Mail.

Основателями проекта выступают такие известные личности, как Филипп Циммерман (Philip Zimmermann), автор PGP, Ладар Левисон (Ladar Levison), создатель защищённой службы электронной почты Lavabit, Джон Каллас (Jon Callas), один из разработчиков протокола ZRTP, атаки на который оказались не по зубам АНБ, и Майк Янке (Mike Janke), сооснователь компании Silent Circle. Главной задачей создания Dark Mail является предоставление надёжного механизма, способного защитить пользователей от перехвата переписки в условиях получения спецслужбами доступа к серверному оборудованию и серверным ключам шифрования.

Решение использовать "end-to-end"-шифрование возникло после осознания беззащитности компаний перед давлением спецслужб, желающих получить доступ к ключам шифрования для организации перехвата зашифрованного трафика. Системы с обеспечением шифрования на стороне сервера не могут обеспечить должный уровень защиты и стоят перед выбором: предоставить доступ к средствам шифрования, как в случае со Skype, или прекратить свою работу, отказавшись предоставить ключи шифрования, как в случае с Lavabit. Основной проблемой при использовании обычной электронной почты в сочетании с шифрованием тела сообщения с использованием PGP является то, что сведения о получателе и отправителе передаются в открытом виде и сохраняются в логах на почтовых серверах, что позволяет спецслужбам определить факт обмена сообщениями, пишет opennet.ru.

Для решения вышеотмеченных проблем предложена сеть пересылки DIME (Dark Internet Mail Environment), которая использует многослойную модель шифрования сообщений и многоуровневую систему управления ключами. Суть системы сводится к разделению путей доставки метаданных об участниках переписки и текста сообщения. Информация о новом сообщении направляется получателю не через транзитные узлы, а напрямую при помощи P2P-коммуникаций, при том, что само сообщение шифруется на стороне пользователя и размещается на сервере в обезличенном виде. Идентификатор сохранённого сообщения, место сохранения и ключ для расшифровки напрямую отправляется получателю с использованием протокола, подобного XMPP. Все операции по шифрованию и отправке уведомлений абстрагированы на уровне реализации протокола и прозрачны для пользователей.

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