Аудит кода Tor выявил 17 уязвимостей

Аудит кода Tor выявил 17 уязвимостей

Аудит кода Tor выявил 17 уязвимостей

Специалисты провели тщательный анализ нескольких компонентов анонимной сети Tor. В результате обнаружились 17 уязвимостей, включая проблему, получившую высокую степень риска.

Аудит проводили эксперты некоммерческой организации Radically Open Security, специализирующиеся на кибербезопасности, в период с апреля по август 2023 года.

Под проверку попали браузер Tor, точки выхода (exit relays), инфраструктура, службы, а также инструменты для тестирования. Результаты появились в блоге Tor на этой неделе.

Отмечается, что в ходе тестирования у специалистов был доступ к исходному коду. Анализ помог выявить уязвимости, большая часть которых получила средний и низкий уровни опасности.

Например, такие бреши могли привести к DoS, снизить степень защиты или полностью обойти её, а также получить доступ к закрытой информации. Ряд багов связан с устаревшими сторонними компонентами.

Наиболее серьёзная выявленная проблема — CSRF в Onion Bandwidth Scanner (Onbasca). Она одна получила высокую степень риска, поскольку позволяет неаутентифицированному атакующему внедрить мосты в базу данных.

Onbasca представляет собой сканер пропускной способности, помогающий отслеживать производительность и равномерно распределять нагрузку по сети Tor.

Яндекс представил концепцию проверки ИИ на традиционные ценности

Яндекс представил правительственной рабочей группе концепцию национального набора тестов для проверки ИИ-систем на соответствие духовно-нравственным ценностям и российским условиям. Проект пока существует на уровне идеи, а окончательных решений по его устройству нет.

Предлагаемый датасет должен включать контрольные задания и эталонные данные, позволяющие сравнивать разные модели по единым критериям, сообщает «Коммерсантъ» со ссылкой на источники.

Обычно бенчмарки проверяют программирование, математику или решение рабочих задач. Теперь нейросетям могут добавить отдельный экзамен по духу времени — дисциплину, где списать правильный ответ будет особенно непросто.

Главный спор разгорелся вокруг публичности тестов. По сведениям источников, ФСБ выступает за закрытый формат: если разработчики заранее увидят вопросы, они смогут специально настроить модели на успешную сдачу.

Бизнес возражает, что полностью закрытая проверка замедлит выпуск новых версий и превратит тестирование в лотерею. В качестве компромисса обсуждается двухуровневая схема: открытый бенчмарк для предварительной настройки и закрытый — для финального экзамена по тем же темам, но с другими формулировками.

Не решено и то, кто будет определять содержание заданий. Представители ИТ-отрасли предлагают создать совместную комиссию из чиновников, бизнеса и экспертных организаций.

Дополнительная сложность заключается в самих критериях. В математике или программировании можно задать точный эталонный ответ. Со справедливостью, исторической памятью и другими ценностными категориями такой номер не пройдёт: здесь потребуется рубрикатор или экспертная оценка.

В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко и Минцифры подтвердили, что предложения ещё обсуждаются. Яндекс публично концепцию не комментировал.

Напомним, ранее мы писали, что российские разработчики смогут передавать большие ИИ-модели в независимые испытательные лаборатории, которые проверят их на соответствие законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям.

Update:

Представители Яндекса добавили официальный комментарий:

«Яндекс не представлял концепцию национального датасета и набор тестов для проверки ИИ-моделей. На рабочей встрече в Минцифры представители нескольких компаний обсуждали возможные подходы к такой проверке. Яндекс был одним из участников обсуждения и высказал свою позицию – содержание датасета должно быть открытым по общепринятым принципам отрасли».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru