Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

В эталонной реализации механизма инкапсуляции ключей (KEM) обнаружена уязвимость, позволяющая получить секретные данные через атаку по стороннему каналу. Опасная проблема Kyber, виновником которой оказался компилятор, уже устранена.

Американский институт стандартов и технологий (NIST) собирается стандартизировать Kyber как ML-KEM, пригодный для квантово-устойчивого шифрования. Однако даже самый криптостойкий алгоритм может оказаться неэффективным, если его реализация содержит уязвимости, и такой подводный камень обнаружили в PQShield.

Выявленная уязвимость может проявиться, когда компилятор — в данном случае Clang — оптимизирует код. Как оказалось, он при этом порождает в функции poly_frommsg переход, зависящий от обрабатываемого секрета.

Эта функция используется не только при инкапсуляции ключей, но также при декапсуляции, притом всего один раз, и извлечение данных происходит более чем за 100 тыс. циклов. Разница во времени выполнения операций очень мала, тем не менее при наличии локального доступа можно исхитриться и восстановить секретный ключ по частям.

Для этого, по словам экспертов, достаточно просто измерить время, за которое совершается декапсуляция. PoC-код, созданный в PQShield для машин с архитектурой x86, успешно эксплойтит тайминг-уязвимость и позволяет получить ключ ML-KEM 512 менее чем за 10 минут.

Исследователям удалось найти противоядие, объединив усилия с командой Kyber. Ненадежное условное перемещение было реализовано как функция в отдельном файле, и Clang, встретив флаг условия, переставал модифицировать код.

Об опасной находке были извещены авторы проектов на базе Kyber, в частности, liboqs, aws-lc, pq-code-package, WolfSS, PQClean и rustpq/pqcrypto. Исследователи не исключают, что уязвимыми могут оказаться даже библиотеки, не использующие функцию poly_frommsg.

В конце прошлого года в некоторых реализациях KEM были выявлены уязвимости, тоже грозящие раскрытием криптоключей через тайминг-атаку. Им было присвоено общее имя KyberSlash.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru