Google выпустили инструмент для проверки криптографических библиотек

Google выпустили инструмент для проверки криптографических библиотек

Google выпустили инструмент для проверки криптографических библиотек

Google на этой неделе объявили о доступности Project Wycheproof, инструмента с открытым исходным кодом, предназначенного для обнаружения известных уязвимостей в популярных криптографических библиотеках.

Разработанный на Java, Project Wycheproof включает в себя тесты для наиболее популярных алгоритмов шифрования, например: AES-EAX, AES-GCM, DH, DHIES, DSA, ECDH, ECDSA, ECIES и RSA. Более чем 80 тестов, разработанных специалистами Google обнаружили более 40 ошибок в RSA, DSA, ECDH и DH.

Google отметил, что проект Wycheproof не является панацеей, так как эксперты регулярно открывают новые уязвимости в протоколах. Тем не менее, поисковый гигант считает, что инструмент может быть полезным для разработчиков и пользователей, учитывая, что безопасная реализация криптографических алгоритмов не является легкой задачей.

В своем блоге Daniel Bleichenbacher и Thai Duong, эксперты безопасности Google, более подробно объясняют, для чего предназначен Project Wycheproof.

Некоторые из брешей, обнаруженных Google до сих пор не обнародованы, так как вендоры все еще выпускают обновления.

Также Google отметили, что обнаружение некоторых уязвимостей с помощью Project Wycheproof вполне может вознаграждаться в рамках кампании.

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