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

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru