Apple добавила постквантовую защиту переписок в iMessage

Apple добавила постквантовую защиту переписок в iMessage

Apple добавила постквантовую защиту переписок в iMessage

На этой неделе Apple представила новый криптографический протокол PQ3, предназначенный для защиты переписок в iMessage от будущих атак с помощью квантовых компьютеров.

Яблочный техногигант чётко разделяет уровни защиты мессенджеров. Всего таких уровней, по словам корпорации, четыре:

  • level 0 — приложения, не реализующие сквозное шифрование по умолчанию;
  • level 1 — есть сквозное шифрование по умолчанию, но используется исключительно стандартная криптография;
  • level 2 — эти приложения реализуют постквантовую защиту при изначальной установке ключа шифрования;
  • level 3 — реализуют постквантовую защиту как при установке ключа, так и при обмене сообщениями.

Например, мессенджер Signal, который принято считать защищённым, недавно достиг level 2. Кстати, разработчики на днях начали тестировать в публичной бетке юзернеймы, за которыми можно прятать номера телефонов.

Как отметили в Apple, iMessage станет единственным мессенджером, минимизирующим число сообщений, которые злоумышленник может расшифровать с помощью одного ключа. Таким образом, постквантовые ключи в iMessage будут меняться на постоянной основе.

Купертиновцы также заявили, что принцип работы протокола PQ3 подразумевает комбинирование постквантовых алгоритмов с классической криптографией Elliptic Curve.

В итоге атакующему понадобится справиться не только со стандартной, но и с постквантовой криптографией, чтобы получить доступ к перепискам пользователя.

PQ3 в настоящее время тестируется в бета-версиях iOS 17.4, iPadOS 17.4, macOS 14.4 и watchOS 10.4.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru