АНБ может провести успешную атаку на алгоритм Диффи-Хеллмана

АНБ может провести успешную атаку на алгоритм Диффи-Хеллмана

На конференции ACM CCS 2015 группа исследователей представила доклад, в котором оценена реалистичность применения представленной в мае атакиLogjam для компрометации алгоритма Диффи—Хеллмана (Diffie-Hellman) в условиях наличия ресурсов, доступных в такой организации, как АНБ США.

В упрощённом изложении уязвимость может заключаться в том, что во многих реализациях вместо случайно сгенерированных для текущего сеансаначальных простых чисел используется ограниченный набор таких чисел, либо даже предопределённое простое число, зафиксированное в коде ПО. Таким образом, суть атаки состоит в однократном подборе закрытых ключей, связанных с этими известными простыми числами, знание которых позволяет в дальнейшем с минимальными усилиями вскрыть зашифрованные соединения, при установлении которых были использованы эти простые числа, пишет opennet.ru.

По оценкам авторов доклада и других экспертов, создание компьютера, способного в течение года подобрать ключ для заданных начальных простых чисел для алгоритма DH с длиной ключа 1024 бит, составит несколько сотен миллионов долларов, что вполне посильно для такой организации, как АНБ.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru