Уязвимости KyberSlash позволяют вытащить секретные ключи шифрования

Уязвимости KyberSlash позволяют вытащить секретные ключи шифрования

Уязвимости KyberSlash позволяют вытащить секретные ключи шифрования

Ряд имплементаций Kyber, механизма инкапсуляции ключа (KEM), который используют для квантово-устойчивого шифрования, содержит несколько уязвимостей, объединённых под именем «KyberSlash». Эксплуатация позволяет восстановить секретные ключи.

CRYSTALS-Kyber, официальная имплементация Kyber и часть набора CRYSTALS, предназначена для общего шифрования. Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) включил её в набор алгоритмов, предназначенных для отражения атак с квантовых компьютеров.

Имплементации Kyber используют, например, мессенджер Signal и Mullvad VPN. Кстати, в сентябре разработчики Signal ввели квантово-устойчивое шифрование PQXDH.

Эксплуатация выявленных уязвимостей KyberSlash является классической тайминг-атакой и завязана на методе обработки определённых операций деления в процессе декапсуляции.

Бреши позволяют условному злоумышленнику проанализировать время выполнения и вытащить секреты, которые могут привести к компрометации шифрования.

Если реализующая Kyber служба допускает несколько запросов к одной паре ключей, атакующий может вычислить разницу во времени и постепенно извлечь секретный ключ.

На проблемные куски кода, ответственные за наличие уязвимостей KyberSlash (KyberSplash1 и KyberSplash2) указали специалисты Cryspen. Эксперты даже записали пробную эксплуатацию KyberSlash1 на системе Raspberry Pi, по результатам которой удалось восстановить секретный ключ Kyber в двух из трёх попыток.

Выявив наличие KyberSlash1 в конце ноября, исследователи сразу же сообщили о проблеме разработчикам Kyber. Последние же выпустили патч 1 декабря 2023 года.

Тем не менее остались и непропатченные проекты, со списком которых можно ознакомиться по этой ссылке.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru