Эксперимент показал несостоятельность современной современных паролей

Основатель Stricture взломал 16-символьный пароль меньше, чем за час

Хакеры, работающие с вебсайтом Ars Technica, опубликовали подробный отчет, в котором подробно объяснили, каким образом им удалось в кратчайшие сроки разблокировать несколько тысяч паролей частных лиц.



Вместо того, чтобы вводить все новые и новые комбинации в поле для пароля, взломщики скачали из Интернета список хеш-паролей. Во время хеширования – обычные пароли в текстовой форме прогоняются через математический алгоритм, благодаря чему образуется уникальная последовательность символов, которая и называется хешем.

Из-за применения хэширования взломщику сложно получить доступ к паролям. Даже если хеш-список был похищен, взломщику непросто получить доступ к зашифрованным данным в тектовом формате. По крайней мере, так думали многие специалисты. Эксперимент, проведенный Ars Technica доказывает обратное.

Этот компьютер способен перебирать пароли за секунды.

Джереми Госни – основатель и исполнительный директор Stricture Consulting Group – сумел разгадать 10233 хешей (62% списка) за 16 минут. Для этого он использовал так называемый грубый взлом для всех паролей величиной до 6 символов. Компьютер взломщика перебрал все возможные комбинации. На первый «раунд» взлома ушло 32 секунды, во время чего было найдено 1316 паролей. Повторяя операцию, постепенно увеличивая длину паролей, он сумел открыть огромное количество паролей. Взломщик также использовал другие типы атак и собственный «словарик» паролей. В итоге ему удалось взломать 12935 хешей (78,6%) списка за пять с половиной часов.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru