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. 

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