Баг в функции JavaScript подвергает адреса Bitcoin риску брутфорса

Баг в функции JavaScript подвергает адреса Bitcoin риску брутфорса

Баг в функции JavaScript подвергает адреса Bitcoin риску брутфорса

Специалисты в области кибербезопасности предупреждают, что старые адреса Bitcoin, сгенерированные в браузере или через приложения на основе JavaScript, могут содержать недостаток, благодаря которому злоумышленники могут провести атаку брутфорс закрытых ключей, завладеть кошельками пользователей и украсть их средства.

Уязвимость существует из-за функции JavaScript SecureRandom(), которая используется для генерации случайного Bitcoin-адреса и его закрытого ключа (некого аналога пароля). Вся проблема заключается в том, что эта функция не генерирует по-настоящему случайные данные.

«Функция будет генерировать ключи, которые, несмотря на их длину, имеют менее 48 бит энтропии. Таким образом, на выходе будет не более тех же 48 бит. Затем SecureRandom() запускает номер, который он получает через устаревший алгоритм RC4, что еще снижает количество бит энтропии. Следовательно, ваш ключ становится более предсказуем», — уточнил обнаруживший брешь эксперт.

Напрашивается вывод — все адреса Bitcoin, созданные с использованием функции SecureRandom(), уязвимы для атак брутфорс, с помощью которых можно угадать закрытый ключ учетной записи.

Специалисты отмечают, что уязвимы все адреса Bitcoin, созданные с использованием BitAddress до 2013 года, а также Bitcoinjs до 2014 года. Wallet-приложения, использующие старые версии jsbn.js, по-прежнему генерируют слабые секретные ключи, которые легко сбрутфорсить.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru