Ошибка в алгоритмах ZCash сводит на нет анонимность транзакций

Ошибка в алгоритмах ZCash сводит на нет анонимность транзакций

Ошибка в алгоритмах ZCash сводит на нет анонимность транзакций

Стало известно, что при транзакциях в криптовалюте ZCash могут возникнуть ошибки, ставящие под сомнение анонимность пользователей. Вся проблема кроется во взаимодействие двух типов адресов, предлагаемых платформой ZCash.

С одной стороны, есть прозрачные адреса Zcash (T-адреса), похожие на адреса биткоина. С другой, более защищенные Z-адреса, использующиеся для отправки и получения средств приватно, с криптографической защитой транзакций при помощи доказательства нулевого разглашения.

Как сообщает профильный ресурс cryptofeed.ru, T-адреса все начинаются с T… приставки в то время, как Z-адреса всегда начинаются с Z… приставки.

Исследователям удалось обнаружить недостаток в алгоритме, который проявляет себя при перемещении монет с «незащищённых» на «защищённые» адреса, а затем обратно. Оказалось, что в течение этой процедуры утрачивается большая доля конфиденциальности (анонимность страдает примерно на 69,1 %).

Из этого можно сделать вывод, что операции, в которых участвуют разные типы адресов, гораздо менее конфиденциальны.

«Наша эвристика была бы гораздо менее эффективна, если бы основатели, взаимодействующие с пулом, вели себя не столь предсказуемо. В частности, они всегда снимают одинаковые суммы в одни и те же промежутки времени, что позволяет отличить основателей от других пользователей», — цитирует cryptofeed.ru экспертов.

О найденных проблемах уже сообщено команде ZCash, которая приступила к исправлению ошибок, ослабляющих анонимность.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru