Вышла новая версия Traffic Inspector Next Generation

Вышла новая версия Traffic Inspector Next Generation

Вышла новая версия Traffic Inspector Next Generation

Обновленная версия межсетевого экрана Traffic Inspector Next Generation основана на версии OPNsense 17.7.7. С подробным перечнем изменений OPNsense  17.7.7 можно ознакомиться на сайте проекта.

В релизе Traffic Inspector Next Generation 1.2.3, помимо обновления  OPNsense, команда «Смарт-Софт» доработала ряд модулей:

  • Добавлена возможность выборочного включения фильтрации сайтов по категориям для пользователей и групп в плагине os-netpolice, а также возможность применения фильтра для сайтов, которые не попали ни в одну из категорий NetPolice; 
  • Добавлен плагин os-proxy-ntlm для NTLM-аутентификации на web-прокси.

Решение Traffic Inspector Next Generation может защитить от разных типов угроз, и по классификации Gartner относится к классу решений Unified Threat Management (UTM).

Инспекция и фильтрация пакетов позволяют считать Traffic Inspector Next Generation «межсетевым экраном следующего поколения» (Next Generation Firewall).

 

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru