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. 

В России письменные дипломы могут заменить устными экзаменами из-за ИИ

Развитие искусственного интеллекта может довести российские вузы до очень старой, но внезапно снова актуальной идеи: вместо письменной дипломной работы — устный экзамен. Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков заявил, что такой формат позволит честнее оценивать реальные знания и компетенции студентов.

Логика простая: если текст можно сгенерировать, отредактировать и красиво упаковать с помощью ИИ, то сама по себе письменная работа уже не всегда показывает, что студент действительно понимает тему.

А вот на устном экзамене спрятаться за нейросетью сложнее: преподаватель задаёт вопросы, уточняет детали, просит объяснить логику, и там уже видно, кто разбирался, а кто просто принёс красиво оформленный документ.

Фальков, как передаёт ТАСС, назвал это возвращением к истокам высшего образования с помощью ИИ. По его словам, никакая система не подготовит студента к живым вопросам преподавателя так, чтобы это нельзя было почувствовать.

Ранее министр также говорил, что уже в ближайшие годы в вузы придут студенты, для которых искусственный интеллект будет привычным инструментом с рождения. Это означает, что подходы к обучению и оценке знаний придётся пересматривать регулярно, а не раз в десятилетие по большим праздникам.

По сути, университеты сталкиваются с простой проблемой: если ИИ умеет писать всё лучше, проверять нужно не только текст, но и человека за этим текстом. И устный экзамен здесь выглядит не архаикой, а вполне рабочим античитом против дипломов, собранных по принципу «нейросеть, сделай красиво».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru