Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Найден новый способ извлечь ключи BitLocker и получить доступ к данным

Исследователи в области безопасности нашли новый способ извлечения ключей шифрования BitLocker из Trusted Platform Module (TPM). По их словам, для реализации этой схемы потребуется всего лишь FPGA-плата (стоит 27 долларов) и исходный код.

Однако для осуществления такой атаки понадобится физический доступ к устройству, а также потребуется его разобрать, чтобы подключить аппаратную составляющую к материнской плате.

Тем не менее атака позволяет добиться желаемого результата, следовательно, должна расцениваться как потенциально опасный вектор. Эксперты считают, что пользователям, хранящим у себя на компьютере чрезвычайно важные документы, ключи от криптокошельков и другую конфиденциальную информацию, стоит опасаться подобных атак.

Впервые этот вид киберугрозы описал эксперт из Новой Зеландии Денис Андзакович, работающий в компании Pulse Security.

Отличие данного метода атаки BitLocker от всех предыдущих заключается в необходимости физического подключения к TPM-чипу атакуемого компьютера. После этого у атакующего появится возможность прослушивать коммуникации через шину Low Pin Count (LPC bus).

Всю техническую информацию с примерами можно найти в отчете эксперта.

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