Обнаружив уязвимость в менеджере паролей RoboForm выпуска 2013 года, исследователи смогли восстановить ключ доступа к биткоин-кошельку. Его владелец рад вдвойне: за 11 лет его 43,6 BTC подорожали с $5,3 тыс. до $3 миллионов.
Двадцатизначный пароль, который он сгенерировал с помощью RoboForm, хранился в отдельном файле, зашифрованном с помощью TrueCrypt. В какой-то момент файл побился, и доступ к кошельку был потерян.
Безутешный владелец крипты обратился за помощью к известному в узких кругах умельцу, однако тот привык иметь дело с аппаратными криптокошельками вроде Trezor, а здесь речь шла о софте. Брутфорс с помощью скрипта для автоматизации подбора пароля казался трудновыполнимым, поэтому было решено поискать в RoboForm уязвимость, которая помогла бы решить проблему.
Специалист по взлому вместе с приятелем несколько месяцев занимался реверс-инжинирнгом, хотя знатоки убеждали его в безнадежности затеи. Наконец, было найдено то, что искали: как оказалось, генератор случайных чисел, который использовала версия RoboForm заказчика, привязывал результаты к дате и времени компьютера, что делало их предсказуемыми.
Нужно было также знать, из чего состоял пароль: заглавных / строчных букв, цифр, спецсимволов. При наличии всех этих параметров можно было, подменив дату и время, заставить RoboForm выдать нужный вариант ключа.
К сожалению, владелец криптокошелька плохо помнил, когда именно он поставил пароль и какие символы использовал. Просмотр журнала показал, что первые биткоины появились в кошельке 14 апреля 2013 года; исследователи также изучили другие пароли, созданные заказчиком с помощью RoboForm, и начали экспериментировать.
Методом проб и ошибок правильный вариант был получен. Специалисты торжественно вручили утерянный ключ хозяину, взяв немного крипты за труды, и опубликовали видео о том, как они восстанавливали пароль.
RoboForm разработки Siber Systems одним из первых появился на рынке менеджеров паролей; в настоящее время на его счету более 6 млн пользователей. Генератор случайных чисел, слабостью которого воспользовались исследователи, подкрутили или заменили в 2015 году, с выпуском сборки 7.9.14 продукта.
В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.
ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.
К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.
Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.
Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.
Подписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 - 68398, выдано федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 27.01.2017 Разрешается частичное использование материалов на других сайтах при наличии ссылки на источник. Использование материалов сайта с полной копией оригинала допускается только с письменного разрешения администрации.
