Расширенные возможности шифрования VLAN

Расширенные возможности шифрования VLAN

Австралийская компания Senetas Corporation разработала новое решение, реализованное на базе аппаратных средств шифрования семейства CN, которое обеспечивает высокую степень защиты для неограниченного количества виртуальных локальных сетей (VLAN).

Как известно, технология VLAN используются для разделения трафика сети на несколько хостов, обеспечивает высокую производительность и имеет упрощенную модель управления через общую сеть. Что касается безопасности VLAN, по мнению Джулиана Фэя, главного технолога компании Senetas, эта технология не предусматривает такой возможности. Для обеспечения оптимально уровня безопасности, необходимо либо устранять уязвимость сети, либо шифровать данные при передаче.

Функционально, новый шифратор CN1000/3000 обеспечивают высокую масштабируемость по многоточечной топологии VLAN и автоматическое шифрование соединений VLAN.  Его особенностью является то, что используются правила шифрования VLAN на базе признаков, а не на МАС адресах, в результате чего обеспечивается защита неограниченного количества хостов, например, при скорости  1Гбит\с можно использовать до 512 VLAN, а при 10Гбит\с до 64 VLAN. Такой подход является менее трудоемким, и соответственно более дешевым по сравнению с обычным «точка-точка» шифрованием. 

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru