Выявлена порция уязвимых SSH-ключей доступа к GitHub

Выявлена порция уязвимых SSH-ключей доступа к GitHub

Бен Кох (Ben Cox), инженер из компании CloudFlare, опубликовал результаты исследования надёжности SSH-ключей, используемых пользователями GitHub. Оценив 1.3 млн публичных ключей, которые размещены в открытом доступе и ассоциированы с аккаунтами GitHub, было выявлено, что до сих пор многие пользователи применяют ключи, сгенерированные в окружении Debian, содержащем пакет OpenSSL с неисправленной уязвимостью, в которой разработчики Debian комментированием двух строк кода поломали генератор случайных чисел.

Уязвимость даёт возможность предсказывать значение генератора случайных чисел и, соответственно, легко подбирать приватные ключи на основе публичных SSH-ключей (уязвимый OpenSSL позволяет генерировать только 32 тыс. вариантов ключей). Ошибка была внесена в 2006 году и устранена в мае 2008 года. Число пользователей GitHub с уязвимым SSH-ключом оказалось достаточно велико. Например, проблемные ключи были выявлены у разработчиков, имеющих право коммита в репозитории компаний Яндекс, Couchbase и Spotify, в проекты gov.uk, в кодовую базу Python, фреймворк Django и ruby gem. В настоящее время, GitHub уже отправил уведомления подверженным проблеме пользователям и заблокировал проблемные ключи, передает opennet.ru.

Кроме ключей, связанных с уязвимостью в OpenSSL, было выявлено несколько ключей подозрительно небольшого размера - семь ключей по 512 бит и два ключа по 256 бит. Подобный размер позволяет достаточно быстро выполнить подбор приватного ключа, например, на компьютере с процессором i5-2400 на подбор 512-битного ключа было потрачено менее трёх дней, а 256-битного - 25 минут. 

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru