До конца года ожидается появление практических атак по подбору коллизий для

До конца года ожидается появление практических атак по подбору коллизий для

Брюс Шнайер, известный эксперт в области компьютерной безопасности, сообщил, что данный им три года назад прогноз стойкости алгоритма хэширования SHA-1 оказался излишне оптимистичным и появление первой практической атаки по подбору коллизий для SHA-1 можно ждать не в 2018 году, а до конца текущего года.

Напомним, что по прогнозу Шнайера в 2012 году затраты на подбор коллизии в SHA-1 оценивались в 2 млн долларов, в 2015 году прогнозировалось уменьшение стоимости до 700 тысяч, к 2018 году до 173 тысяч, а к 2021 до 43 тысяч долларов.

Группа исследователей из научных учреждений Голландии, Франции и Сингапура разработала оптимизированный метод подбора коллизий для функции сжатия, используемой в SHA-1 (не сам алгоритм SHA-1), который существенно сокращает время атаки и стоимость её проведения. При проведении эксперимента представленный алгоритм позволил осуществить подбор префикса за 9-10 дней на кластере из 64 GPU. При этом, стоимость вычислений, с учётом создания такого кластера на базе вычислительной мощности на Amazon EC2, составила всего 2 тысячи долларов. Время подбора реальной коллизии для произвольного хэша SHA-1 оценивается в 49 до 78 дней при вычислениях на кластере из 512 GPU, стоимость работы которого на базе Amazon EC2 составит 75-120 тысяч долларов, сообщает opennet.ru.

С учётом того, что работающие атаки могут стать реальностью в ближайшие несколько месяцев исследователи рекомендуют пересмотреть сроки перевода SHA-1 в разряд устаревших технологий. Принятый ранее план предусматривает отказ от SHA-1 начиная с 2017 года, в то время как исследователи безопасности настаивают, что с учётом увеличения эффективности проведения атак, SHA-1 должен прекратить своё существование уже в январе 2016 года. Ситуацию усугубляет то, что около 28% сайтов в сети пользуются SHA-1 для заверения своих HTTPS-сертификатов и отрасль оказалась не готова к экстренному отказу от SHA-1. 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Разработчики системы «Антиплагиат» сообщили о достижении 98% точности в определении текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Это на 35% выше по сравнению с предыдущими версиями. Алгоритм был обучен и протестирован на материалах, сгенерированных нейросетями deepseekV3 и GPT-4o.

Новая модель ориентирована на анализ академических и научных текстов. В процессе обучения использовалась коллекция работ, собранная за 20 лет взаимодействия с российскими вузами.

Это позволило повысить точность в выявлении ИИ-сгенерированного контента в курсовых, дипломных и научных работах.

Согласно исследованию проекта «Я – профессионал», 85% российских студентов регулярно используют нейросети, в основном — для поиска информации. При этом 43% используют ИИ для подготовки рефератов, эссе и других письменных работ, а около четверти — для создания презентаций.

Применение генеративного ИИ вызывает обеспокоенность и в научной среде, в частности из-за проблем с достоверностью, вызванных так называемыми галлюцинациями ИИ.

На фоне этого большинство российских университетов используют системы проверки уникальности текста. В частности, по данным разработчиков, 92% участников государственной программы «Приоритет 2030» применяют «Антиплагиат» в своей работе.

Исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков отметил, что обновление направлено на повышение качества академического письма и соблюдение норм научной этики.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru