В России создали модель для проверки безопасности 5G-протоколов

В России создали модель для проверки безопасности 5G-протоколов

В России создали модель для проверки безопасности 5G-протоколов

Компания «Криптонит» представила инструмент для анализа протоколов анонимной аутентификации в сетях 5G. Разработка получила название sigmaAuth (σAuth). Она помогает находить уязвимости в протоколах связи и подтверждать их устойчивость к атакам с помощью строгих математических доказательств.

Новая модель уже применяется для оценки безопасности отечественных решений 5G-AKA-GOST и S3G-5G, которые сейчас проходят стандартизацию в техническом комитете ТК26.

Предполагается, что σAuth станет основой для доработки протоколов защиты от атак на анонимность, повторное использование сообщений и компрометацию ключей.

Актуальность разработки подтверждает и статистика: по данным GSMA Intelligence, в конце 2024 года по всему миру было уже около 2 млрд подключений к сетям 5G. Причём речь идёт не только о смартфонах, но и о промышленном оборудовании, транспорте, IoT-датчиках.

Всё это расширяет потенциальную поверхность атак, особенно в части аутентификации — процессе, при котором злоумышленники могут подделывать цифровые идентификаторы, перехватывать сообщения или отслеживать пользователей.

По словам разработчиков, σAuth позволяет формализовать понятие анонимности и учитывать сценарии, в которых, например, злоумышленник получает доступ к IoT-устройствам. Особое внимание в модели уделено защите идентификаторов вроде IMSI и SUPI, которые важны для сохранения конфиденциальности.

Модель основана на концепции «доказуемой стойкости» — это когда безопасность протокола подтверждается через строгую математическую проверку. Такой подход может быть полезен не только для 5G, но и для других цифровых инфраструктур.

Ранее рабочая группа SA3 в рамках 3GPP одобрила протокол ECIES+5G-AKA, также разработанный специалистами «Криптонита». Кроме того, российские криптографы предложили усовершенствованную схему аутентифицированной выработки ключей для 5G-AKA-GOST.

В пролом году мы писали, что специалисты компании «Криптонит», входящей в «ИКС Холдинг», разработали криптографический механизм «Кодиеум», особенностью которого является устойчивость к атакам с квантовых компьютеров. «Кодиеум» позволяет безопасно передать ключ шифрования при создании защищённого соединения.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru