GitHub отозвал SSH-ключи, по ошибке сдублированные клиентом GitKraken

GitHub отозвал SSH-ключи, по ошибке сдублированные клиентом GitKraken

GitHub отозвал SSH-ключи, по ошибке сдублированные клиентом GitKraken

В сторонней библиотеке, используемой приложением GitKraken, выявлена уязвимость, повышающая вероятность дублирования ключей SSH, которые пользователи создают для беспарольной авторизации на GitHub и других схожих сервисах. Соответствующие патчи уже вышли, юзерам советуют проверить наличные криптоключи на надежность и произвести обновление Git-клиента.

Уязвимость, о которой идет речь, обнаружили в конце прошлого месяца разработчики из компании Axosoft — создателя популярной программы GitKraken. Как оказалось, используемая этим клиентом JavaScript-библиотека keypair генерирует слабые ключи RSA: пары могут повторяться у разных пользователей.

Подобный недочет позволяет злоумышленнику расшифровать конфиденциальные сообщения, а также получить доступ к чужому аккаунту.

Получив уведомление о проблеме, участники opensource-проекта пофиксили ГПСЧ и выпустили новую сборку keypair (1.0.4). Вслед за этим вышел апдейт для GitKraken (8.0.1). Пользователям версий 7.6.x, 7.7.x и 8.0.0 Git-клиента рекомендуется не только произвести обновление, но также заменить все сгенерированные с их помощью криптоключи.

Команда Axosoft также связалась со всеми затронутыми Git-хостерами — GitHub, Bitbucket, GitLab, Azure DevOps. Совместными усилиями они аннулировали все ненадежные публичные ключи, находящиеся в обороте, и заблокировали доступ к ним там, где это было возможно.

Пользователям GitHub разосланы оповещения об отзыве SSH-ключей, сгенерированных уязвимыми клиентами GitKraken и другими аналогами, которые могут полагаться на keypair. Хостинг-провайдер также принял меры для предотвращения использования новых криптоключей, создаваемых уязвимыми версиями GitKraken.

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