Исследователи взломали шифрование DECT-телефонов

Исследователи взломали шифрование DECT-телефонов

...

Группа криптоаналитиков показала уязвимость беспроводной телефонии
стандарта DECT. Стандартный шифр, который используется в
DECT-телефонах, был создан около 20 лет назад. Исследователи
утверждают, что взломать DECT-канал можно примерно за 4 часа, используя
только стандартный ПК и свободно доступный цифровой радиомодуль USRP.

Группу исследователей возглавлял Карстен Нол, известный
своими открытиями в криптоанализе. Атака на базовый алгоритм шифрования
DECT началась с микроскопа и реверс-инжиниринга. С помощью азотной
кислоты и электронного микроскопа исследователям удалось открыть и
разглядеть характерные детали схемы, отвечающей за шифрование, сняв
слои эпоксидной смолы и пластика. Сопоставив эти детали с описанием
патентов на технологии DECT, исследователи поняли, что алгоритму
шифрования DECT не хватает "предварительного шифрования", как если бы
вы не тасовали карты перед сдачей. Поскольку алгоритм отбрасывает
только первые 40 или 80 бит перед кодированием, ключ можно
восстановить, собрав достаточно записанных защищенных разговоров.

С практической точки зрения первый этап атаки заключается в записи
зашифрованного потока данных с заранее известным содержимым. В качестве
самого удобного объекта атаки может служить канал управления, где
передаются данные о длительности сигналов и отклики на нажатия клавиш.
В некоторых местах, где через DECT передаются сведения о платежных
картах – в ресторанах и барах – взломать ключ можно еще быстрее за счет
однотипных данных в беспроводных каналах. При использовании разного
рода вычислительных ускорителей, например, на базе современных
видеокарт, можно довести время взлома всего до 10 минут.

Таким образом из-за инженерных просчетов под угрозой
беспрепятственной прослушки оказались более 800 миллионов телефонов и
других беспроводных устройств, в том числе платежных терминалов на базе стандарта DECT.

источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru