Канадские ученые показали взлом системы распределения квантовых ключей

Канадские ученые показали взлом системы распределения квантовых ключей

...

Физики из Торонтского университета (Канада) провели экспериментальную демонстрацию необнаруживаемого перехвата сообщений в системе распределения квантовых ключей, реализованной швейцарской компанией ID Quantique.

Надежность квантовой криптографии, напомним, обеспечивается тем, что активность перехватчика неизбежно создает некоторый уровень шума в канале, который выдает присутствие постороннего. При этом пользователь любой системы, функционирующей в реальных условиях, вынужден мириться с неустранимым шумом, "безопасный" уровень которого определен. Так, для известного протокола ВВ84 максимальная частота появления ошибочных квантовых битов, гарантирующая защищенность передачи, установлена на уровне 20%.

Доказательства безусловной стойкости криптографических систем, однако, выводятся для идеализированного состояния, которое может и не соответствовать реальности. Внимание авторов привлекло входящее в такие доказательства предположение о том, что отправитель всегда подготавливает квантовые состояния битов без ошибок.

В 2007 году физики показали теоретическую возможность прослушивания системы распределения квантовых ключей при нарушении указанного выше условия. Сейчас эти выкладки получили подтверждение в экспериментах с установкой ID-500, выпущенной ID Quantique и работающей по протоколу BB84: по данным учёных, им удалось взломать систему, сохранив частоту появления ошибок в 19,7%.

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