Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил шифрование закрытых ключей OpenSSH в RAM

Разработчик добавил в OpenSSH дополнительный слой защиты закрытых ключей в памяти (когда они не используются). Таким образом, злоумышленникам будет гораздо сложнее извлечь ключи с помощью атак по сторонним каналам, в ходе которых используются уязвимости в аппаратном обеспечении.

OpenSSH — довольно популярная имплементация протокола SSH, используемая по умолчанию во многих дистрибутивах Linux. OpenSSH помогает устанавливать зашифрованные соединения с удаленными системами.

Идея добавить дополнительный уровень защиты закрытых ключей принадлежит Дэмиену Миллеру, разработчику OpenBSD и исследователю в области безопасности в Google.

Суть нововведений Миллера заключается в применении симметричного шифрования к закрытым ключам OpenSSH, которые хранятся в RAM. По словам Миллера, его подход значительно осложнит атаки вроде Spectre, Meltdown, Rowhammer и RAMBleed.

Напомним, что ранее исследователи продемонстрировали, что с помощью таких атак можно извлечь ключи OpenSSH из оперативной памяти.

Схема этого слоя защиты выглядит следующим образом: загруженные в память ключи находятся там в зашифрованном виде, они расшифровываются лишь в том случае, когда надо подписать что-либо или сохранить ключ.

Миллер отмечает, что это не стопроцентная защита от атак с использованием уязвимостей в аппаратном обеспечении, однако его метод все же может существенно осложнить извлечение ключей при помощи таких атак.

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