Выпущен инструмент для подбора BitLocker-пароля BitCracker

Выпущен инструмент для подбора BitLocker-пароля BitCracker

Выпущен инструмент для подбора BitLocker-пароля BitCracker

Эксперты представили инструмент BitCracker, разработанный для взлома пароля BitLocker и использующий ресурсы графического процессора. Атака была протестирована на нескольких блоках памяти, зашифрованных с помощью BitLocker, работающего на Windows 7, Window 8.1 и Windows 10.

Для CUDA-реализации потребуется CUDA 7.5 и графический процессор NVIDIA с минимальным значением cc3.5. В этой реализации используется скрипт build.sh для создания 3 исполняемых файлов:

  • Хеш-экстрактор
  • BitCracker CUDA-версии
  • BitCracker OpenCL-версии

Исполняемые файлы хранятся в каталоге сборки. Перед началом атаки нужно запустить bitcracker_hash, чтобы извлечь хэш из зашифрованного блока памяти.

Затем можно использовать полученный файл для запуска атаки BitCracker.

В случае ложных срабатываний вы можете использовать опцию -s, осуществляющую проверку правильности конечного результата. В настоящее время BitCracker может подбирать пароли длиной от 8 до 27 символов. Следует учитывать, что BitCracker никак не маскирует атаку, не поддерживает механизм кэширования или создание интеллектуального словаря.

Разработчики выпустили OpenCL-версию своего инструмента в виде плагина для John The Ripper.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru