В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

Изучив современные методы защиты группового IM-обмена, специалисты кафедры «Криптология и кибербезопасность» университета «МИФИ» разработали концепцию криптопротокола, устойчивого к взлому с помощью квантового компьютера.

Исследования и разработки в сфере квантовых вычислений идут полным ходом. Принципиально новые компьютеры могут появиться, по некоторым оценкам, через 20-30 лет. По мощности им не будет равных, и угроза для криптосистем со стороны таких вычислителей давно не дает покоя ИБ-сообществу.

«Дело в том, что квантовый компьютер сможет за короткое время решать задачу факторизации целых чисел и задачу дискретного логарифмирования, на которых во многом основана стойкость современной криптографии, — комментирует профессор Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ Сергей Запечников. — Решение этих вычислительно сложных задач сегодня заняло бы миллионы лет даже на самых современных суперкомпьютерах. Квантовые компьютеры смогут значительно быстрее выполнять и алгоритмы поиска. Поэтому во всем мире сейчас идет разработка новых методов криптографической защиты информации, которые останутся стойкими даже после появления квантовых компьютеров».

По словам ученого, принцип действия новых методов будет заключаться в том, что злоумышленник при попытке взломать криптоалгоритм столкнется не с одной вычислительно сложной задачей, а с необходимостью перебора огромного количества однотипных задач. В зависимости от выбранных параметров их число можно сделать столь большим, что взлом, окажется не по зубам даже квантовому компьютеру.

Специалисты «МИФИ» решили внести свою лепту в исследования в этой области и предложили свой протокол распределения ключей на основе древовидной схемы, обычно используемой для защиты групповых чатов в мессенджерах. Согласно выработанной концепции, ключи для шифрования сообщений должны постоянно обновляться.

Исследователи также доказали (в теории), что раскрытие одного из криптоключей последовательности не сможет причинить большой ущерб: взломщик все равно не сможет вычислить ни предыдущие, ни последующие ключи.

Спецификации PoC-протокола и возможные способы реализации представлены в статье, опубликованной в журнале Journal of Computer Virology and Hacking Techniques (доступ требует регистрации). В дальнейшем ученые планируют работать над повышением производительности: такие протоколы сложны, требуют времени на вычисления на каждой стороне и потому существенно замедляют обмен сообщениями.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru