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. 

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru