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.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru