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.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru