Ученые обнаружили уязвимость в системах квантовой криптографии

Ученые обнаружили уязвимость в системах квантовой криптографии

Норвежский Университет Науки и Технологии и Эрлангенский университет совместно с  Институтом имени Макса Планка по науке света в Эрлангене в настоящий момент разработали и протестировали метод, с помощью которого уязвимости системы квантовой криптографии могут быть использованы злоумышленниками.


Исследования поводились в рамках сотрудничества с ведущим производителем ID Quantique.
Квантовая криптография это технология, которая позволяет передавать криптографический ключ по оптической сети, безопасность которой основана на законах квантовой физики. Технология построена на принципе неопределенности Гейзенберга, который гласит, что любая попытка внедрения в канал передачи (т.е. произвести измерения), приведет к ее нарушению и обнаружению принимающей стороной. Эта технология была открыта в середине 80х, впервые продемонстрирована спустя несколько лет и, наконец, в начале настоящего столетия внедрена в коммерческие продукты .

Хотя в основе квантовой криптографии лежат законы квантовой физики, что обеспечивает ее безопасность, так же необходимо обеспечить безопасность системы при ее реализации - это обстоятельство часто упускаются из виду, считает Герд Лихс, профессор Эрлангенского  университета и Института Макса Планка по науке света.

В настоящее время НУНТ совместно с командой из Эрлангена разработали метод, удаленного контроля за передачей компонентов ключа, применимого для большинства известных сегодня криптографических систем. В основе этого метода лежит использование возможной уязвимости системы – лавинного фотодиода (ЛФД), используемого в качестве детектора единичного фотона, который применяется в системах квантовой криптографии.

Как сообщил Вадим Макаров, ученый занимающийся исследованиями в области криптографии, входящий в состав группы ученых Quantum Hacking group при НУНТ, в отличие от ранее проведенных исследований в этой области, эксперимент был поставлен на реальной модели. Метод перехвата работает и был протестирован на MagiQ Technology's QPN 5505 и ID Quantique Clavis2, результаты оказались пложительными.

В рамках сотрудничества с ID Quantique, исследователи поделились полученными результатами с компанией до выхода публикации. После чего ID Quantique совместно с НУНТ разработали и провели тестирование мер противодействия.

Ученые двух лабораторий будут продолжать тестирование на безопасность для квантовой криптографии, найденного ID Quantique решения. Как сообщил Грегори Риборди, генеральный директор ID Quantique, тестирование является неотъемлемой частью разработки новой технологии безопасности и тот факт, что метод уже сегодня применим к квантовой криптографии, означает своевременность данной технологии.

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