В socat выявлен бэкдор, позволяющий воссоздать ключи шифрования

В socat выявлен бэкдор, позволяющий воссоздать ключи шифрования

В socat выявлен бэкдор, позволяющий воссоздать ключи шифрования

В socat, расширенном варианте утилиты netcat, выявлена проблема безопасности, ставящая под сомнение надёжность устанавливаемых защищённых соединений. В задействованной в socat реализации протокола Диффи—Хеллмана (Diffie-Hellman) в качестве параметров инициализации были заданы значения неизвестного происхождения, не относящиеся к простым числам.

Важным условием надёжного обмена ключами при помощи алгоритма Диффи—Хеллмана является применение простых чисел, т.е. чисел которые делятся только на себя и на единицу, в противном случае эффективность алгоритма теряется. Некорректные значения инициализации могли быть подобраны умышленно для предоставления скрытой возможности восстановления секретного ключа, используемого для шифрования обмена с данными, пишет opennet.ru.

Параметры инициализации в socat были изменены в январе 2015 года на основании патча от стороннего пользователя под именем Zhigang Wang. Предлогом внесения изменений были проблемы с работой в режиме FIPS, требующие наличия 1024-битного набора данных инициализации, в то время как в socat использовалися 512-битные параметры. Не исключается, что целью данного изменения была интеграция бэкдора и параметры специально были подобраны для предоставления атакующему возможности расчёта закрытого ключа, используемого для шифрования канала связи. 

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