TLS 1.3 с ГОСТ: стандартизация и идентификаторы IANA

TLS 1.3 с ГОСТ: стандартизация и идентификаторы IANA

TLS 1.3 с ГОСТ: стандартизация и идентификаторы IANA

В России утверждены Рекомендации по стандартизации Р 1323565.1.030-2018 «Информационная технология. Криптографическая защита информации. Использование российских криптографических алгоритмов в протоколе безопасности транспортного уровня (TLS 1.3)».

Об этом говорит приказ №84-ст (PDF) от 27.02.2020 Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии (Росстандарта). Дата введения в действие — 1 июня 2020 года.

Чуть ранее организация IANA (Internet Assigned Numbers Authority), отвечающая за управление идентификаторами и параметрами протоколов Сети, одобрила внесение российских криптонаборов TLS 1.3 в реестр идентификаторов (https://www.iana.org/assignments/tls-parameters/tls-parameters.xhtml).

IANA приняла такое решение по результатам специальной экспертизы, в которой участвовали избранные эксперты организации.

Документ устанавливает нормы использования алгоритмов блочного шифрования «Кузнечик» и «Магма» в TLS 1.3, которая на сегодняшний день является наиболее современной версии основного протокола защиты данных в Сети.

Работы по стандартизации велись в техническом комитете ТК 26 (https://tc26.ru) в течение трех лет под руководством специалистов КриптоПро.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru