Signal Desktop хранит ключ шифрования сообщений в открытом виде

Signal Desktop хранит ключ шифрования сообщений в открытом виде

Signal Desktop хранит ключ шифрования сообщений в открытом виде

В десктопной версии приложения Signal обнаружена ошибка, которая затрагивает процесс шифрования хранящихся локально сообщений. Этот баг оставляет сообщения открытыми для атакующего.

После установки Signal Desktop он создает зашифрованную базу данных SQLite, которая называется db.sqlite, она используется для хранения пользовательских сообщений. Ключ шифрования для этой БД генерируется программой автоматически, без какого-либо участия пользователя.

Вот пример зашифрованной БД, открытой в программе Блокнот:

Ключ шифрования требуется для каждой попытки Signal Desktop открыть базу данных, он хранится в виде открытого текста в локальном файле по адресу %AppData%\Signal\config.json (в macOS — ~/Library/Application Support/Signal/config.json).

При открыти файла config.json, его содержимое доступно любому желающему:

По словам эксперта Натаниэля Сачи, который обнаружил проблему, любой атакующий или вредонос может воспользоваться ключом, который хранится в открытом виде.

На данный момент разработчики Signal никак не прокомментировали проблему.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru