Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Уязвимость Monero позволяла украсть огромное количество средств

Разработчики криптовалюты Monero вчера выпустили патч, который устраняет серьезную уязвимость в коде платформы. Используя этот недостаток безопасности, злоумышленники могли незаконно получить средства криптовалютных бирж. Проблема крылась в том, как биржевые платформы Monero обрабатывали входящие транзакции.

О баге стало известно, когда пользователь задал теоретический вопрос на форуме Reddit в ветке, посвященной Monero. Пользователь спрашивал — что случится, если кто-то отправит множество транзакций на stealth-адрес (адрес-невидимка).

В криптовалютном мире адреса-невидимки используются для создания дополнительного уровня конфиденциальности. Отправляющий средства пользователь может указать получателю создать одноразовый адрес-невидимку. Этот адрес передает по цепочке средства на реальный адрес получателя.

Разработчики Monero, пытаясь ответить на вопрос пользователя, осознали, что коде присутствует серьезная уязвимость, которая затрагивает процесс обработки адресов-невидимок. Злоумышленник мог заставить биржу создать адрес-невидимку, а затем отправить одну монету Monero (XMR) 1000 раз.

Затем атакующий получал эквивалентную этому сумму в другой цифровой валюте — Bitcoin. Таким образом, если бы киберпреступники обнаружили этот баг первыми, они смогли бы вывести огромное количество средств буквально за считанные секунды.

С выпуском версии кода v0.12.3.0 уязвимость была устранена.

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