Fobos-100GL не позволяет считывать информацию с оптоволоконных линий

Fobos-100GL не позволяет считывать информацию с оптоволоконных линий

Fobos-100GL не позволяет считывать информацию с оптоволоконных линий

Fobos-100GL — новый прибор, разработанный в Институте теоретической и математической физики (ИТМФ) РФЯЦ-ВНИИЭФ, который помогает обеспечить стопроцентную защиту от взлома выделенных линий оптоволоконной связи, он уже применяется в России на АЭС и на объектах Черноморского флота.

Сообщается, что Fobos-100GL противостоит злоумышленникам, не позволяя им считывать информацию с оптоволоконных линий.

«Fobos устраняет принципиальную возможность скрытого сбора информации, так как не позволяет снять мощность сигнала выше известного квантового предела», — говорит начальник отдела ИТМФ Владимир Шубин.

В качестве преимуществ Fobos перед криптографической защитой эксперты называют отсутствие ограничений по скорости и количеству каналов в одном волокне.

«У нас два основных потребителя: "Росатом" и министерство обороны. Я знаю, что наши Fobos стоят на объектах Черноморского флота и на российских атомных станциях», — цитируют СМИ Шубина.

Взломать информационную сеть АЭС в России абсолютно невозможно, подчеркнул Шубин.

«Fobos сразу обнаружит несанкционированный доступ, даст сигнал о вторжении и прекратит передачу данных. Причем сделает все это на ранней стадии, а не когда уже подключение выполнено. А дальше активируется целая система защиты. Fobos – та ее часть, которая работает непрерывно, в круглосуточном режиме», — отметил он.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru