Продукты ViPNet теперь совестимы с токенами и смарт-картами Рутокен

Продукты ViPNet теперь совестимы с токенами и смарт-картами Рутокен

Продукты ViPNet теперь совестимы с токенами и смарт-картами Рутокен

Компания «ИнфоТеКС» и компания «Актив» в рамках долгосрочного технологического партнерства завершили очередной этап тестирования и подтвердили корректность совместной работы продуктов ViPNet с токенами и смарт-картами Рутокен.

Продукты и решения ViPNet предназначены для противодействия угрозам информационной безопасности и широко используются для защиты инфраструктуры государственных учреждений и компаний различного уровня.

Криптографические USB-токены и смарт-карты линеек Рутокен ЭЦП 2.0 и Рутокен ЭЦП 3.0 обеспечивают выработку и защищенное хранение ключевой информации, формируют электронную подпись (ЭП) и могут быть использованы как второй фактор аутентификации.

Двухфакторная аутентификация, реализованная в продуктах ViPNet, направлена на снижение возможностей внутренних злоумышленников (инсайдеров). USB-токены Рутокен являются ключевыми носителями в массовых российских проектах, базирующихся на технологии ЭП и инфраструктуре открытых ключей (PKI), которые применяются при аутентификации пользователя.

Линейка Рутокен представлена полнофункциональными аппаратными СКЗИ, сертифицированными ФСБ России и ФСТЭК России. Криптографические операции выполняются без извлечения ключа в память компьютера. Ряд моделей токенов и смарт-карты Рутокен ЭЦП 3.0 дополнительно оснащены бесконтактным интерфейсом (NFC), что позволяет подписывать документы на смартфонах и планшетах в приложениях ViPNet PKI Client для iOS и Android.

Применение устройств Рутокен предотвращает несанкционированный доступ к ключевой информации, используемой при подписании документов (в том числе квалифицированной электронной подписью), построении защищенных соединений с веб-ресурсами, а также при доступе к внутренней корпоративной инфраструктуре в сетях ViPNet.

Подробная информация о совместимых версиях продуктов приведена в таблице (DOCX).

Павел Анфимов, руководитель отдела продуктов и интеграций компании «Актив»: «Непрерывное расширение совместимости продуктов ViPNet с устройствами Рутокен — это важный фокус развития для нас. «Актив» продолжит расширять этот список для того, чтобы российские компании-заказчики получили комплексные решения, соответствующие задачам бизнеса и отвечающие требованиям законодательства».

«С компанией Актив мы очень давно поддерживаем тесное технологическое партнерство. Продукция коллег дополняет наши решения по информационной безопасности, и наши заказчики получают комплексные решения с удобными сценариями и механизмами работы, без компромиссов по защищенности», – подчеркнул Николай Смирнов, директор по продуктам ИнфоТеКС.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru