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. 

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru