WSJ: российские хакеры украли секретные материалы АНБ

WSJ: российские хакеры украли секретные материалы АНБ

WSJ: российские хакеры украли секретные материалы АНБ

Российские хакеры украли секретные файлы американского Агентства национальной безопасности (АНБ), используя антивирус Касперского. Об этом пишет The Wall Street Journal со ссылкой на осведомленные источники.

По данным газеты, в файлах содержалась информация о том, как АНБ проникает в компьютерные сети других государств и как само защищается от кибератак, пишет gazeta.ru.

Сам инцидент произошел в 2015 году, однако известно о нем стало только весной этого года. Источники рассказали, что контрактник АНБ, вопреки инструкциям, вставил некий носитель с секретной информацией в личный компьютер, на котором был установлен антивирус «Лаборатории Касперского». С помощью антивируса российские хакеры якобы смогли получить доступ к этим файлам.

В «Лаборатории Касперского» опровергли обвинения в ее адрес. В АНБ ситуацию комментировать отказались.

Ранее сообщалось, что США обязали госучреждения перестать использовать продукцию «Касперского».

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru