66,6% утечек в российском госсекторе носят умышленный характер

66,6% утечек в российском госсекторе носят умышленный характер

66,6% утечек в российском госсекторе носят умышленный характер

Команда аналитиков InfoWatch проанализировала утечки конфиденциальной информации, затронувшие государственный сектор: различные силовые структуры, центральные органы власти и компании в государственной собственности. Исследователи выяснили, что большая часть подобных инцидентов носит умышленный характер.

Согласно данным за 2018 год, государственным структурам достался небольшой процент от общего числа зарегистрированных утечек — 13,9% в мире и 23,3% в России. Разницу в этих показателях объясняют доминирующим положением госсектора в российской экономике.

Аналитический центр InfoWatch отметил, что 33,3% утечек, зафиксированных в мировом государственном секторе, затрагивают информацию категории «государственная тайна». А две трети таких инцидентов носят умышленный характер.

По данным InfoWatch, 75% утечек из российских госструктур произошли по вине сотрудников. Удивительно, что немалая доля (47,7%) данных была скомпрометирована за счёт кражи или потери бумажных носителей информации. А в мире данные государственного сектора чаще утекали через Сеть.

Преднамеренные утечки через электронную почту в России заняли 66,6% от общего числа подобных случаев (в мире — 58,3%).

Сотрудники и руководители российских госкомпаний зачастую умышленно похищают конфиденциальные данные, такие случаи составили 63,3%. В InfoWatch подчёркивают, что отдельные служащие потребительски относятся к персональным данным граждан. Вкупе с недостаточным развитием средств защиты информации это привело к участившимся случаям слива информации.

Таким образом, доля скомпрометированных персональных данных в России оказалась значительно выше, чем в мире — 71,2% против 56,5%.

Зато глобально доля утечек государственных и военных секретов почти в полтора раза выше, чем в России. Это можно объяснить тем, что Россия исторически уделяла много внимания защите государственной тайны.

Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple продолжает строить цифровой бункер на случай, если квантовые компьютеры однажды начнут вскрывать современное шифрование. Компания выложила на GitHub исходники corecrypto (своей низкоуровневой криптографической библиотеки) и подробно рассказала, как проверяет защиту iPhone, macOS от будущих квантовых атак.

Вообще вся эта история началась ещё в 2024 году с появления PQ3 в iMessage.

Тогда Apple впервые публично включила постквантовую защиту: мессенджер начал использовать новые алгоритмы не только при старте переписки, но и при регулярном обновлении ключей шифрования.

Корпорация заранее готовится к моменту, когда квантовые машины смогут ломать классическую криптографию быстрее, чем пользователи успеют придумать пароль «12345678».

Теперь Apple пошла дальше и открыла код corecrypto — библиотеки, которая отвечает за шифрование, цифровые подписи, хеширование и генерацию случайных чисел в экосистеме компании. Именно через неё работают Security framework, CryptoKit и CommonCrypto.

В репозитории появились реализации ML-KEM и ML-DSA — двух постквантовых алгоритмов, которые Apple выбрала для своей криптографии. Первый нужен для безопасного обмена ключами шифрования, второй — для цифровых подписей. Оба стандарта утверждены NIST как защита от угроз будущих квантовых компьютеров.

Но самое интересное — не сами алгоритмы, а то, как Apple всё это проверяет.

Компания выдала огромный технический разбор о том, как тестировала код перед публикацией. И судя по описанию, внутри Apple криптографию гоняют так, будто готовят запуск ядерного реактора. Обычных тестов им оказалось мало: пришлось строить собственную систему формальной верификации, потому что существующие инструменты не покрывали все сценарии.

Проблема в том, что corecrypto работает сразу на куче устройств с разными версиями Apple Silicon, а часть кода написана не только на C, но и вручную оптимизирована под ARM64.

В итоге Apple утверждает, что формальная верификация уже помогла найти критические ошибки, которые обычное тестирование не заметило бы. Например, компания обнаружила пропущенный шаг в ранней реализации ML-DSA. В редких случаях это могло приводить к некорректным криптографическим вычислениям без каких-либо предупреждений. Заодно инженеры нашли ошибку даже в стороннем математическом доказательстве и самостоятельно её исправили для своих параметров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru