Технологию шифрования Microsoft BitLocker можно обойти

Технологию шифрования Microsoft BitLocker можно обойти

Немецкие программисты из фраунгоферовского института утверждают, что им удалось взломать технологию Microsoft BitLocker, предназначенную для защиты файловых систем компьютеров на базе Windows. Сегодня разработчиками была опубликована соответствующая техника, из которой следует, что обойти BitLocker возможно даже в том случае, если технология используется в связке с аппаратным решением Tusted Platform Module.

По словам авторов методики, их метод имеет своей целью доказать, что современные технологии, даже аппаратного уровня или уровня операционной системы, не дают гарантии сохранности данных. "Наш метод не означает, что в BitLocker или платформе Trusted Platform Module есть уязвимости. Обе эти технологии работают, работает и технология полнодискового шифрования, просто возможно создать такие условия, при которых технологии защиты оказываются бесполезными", - говорят в институте.

Технология BitLocker используется для защиты данных в операционных системных Vista, Windows 7 и Server 2008 от просмотра злоумышленниками в случае кражи компьютера или ноутбука. Для придания дополнительного уровня безопасности используется технология TPM, использующаяся для шифрации/дешифрации данных.

Принцип атаки немецких разработчиков базируется на том, что у потенциального взломщика есть физический доступ к компьютеру. Новый метод атаки программисты называют Evil Maid. Без использования TPM его реализовать сравнительно просто, с TMP - чуть сложнее, но все равно возможно. Потенциальный злоумышленник должен загрузить краденный компьютер с независимого носителя, например флеш-карты. Далее атакующий меняет код BitLocker, используемый для записи пользовательского ключа в незащищенной части жесткого диска.

Модифицированный загрузочный код восстанавливает первоначальное состояние загрузчика и инициирует перезагрузку компьютера. Однако при повторной замене ключа восстановления не происходит и происходит получение доступа к шифрованным данным. В случае с TPM данную операцию придется проделать дважды.

Источник

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