Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

Код Kyber, скомпилированный Clang, может слить секретный ключ шифрования

В эталонной реализации механизма инкапсуляции ключей (KEM) обнаружена уязвимость, позволяющая получить секретные данные через атаку по стороннему каналу. Опасная проблема Kyber, виновником которой оказался компилятор, уже устранена.

Американский институт стандартов и технологий (NIST) собирается стандартизировать Kyber как ML-KEM, пригодный для квантово-устойчивого шифрования. Однако даже самый криптостойкий алгоритм может оказаться неэффективным, если его реализация содержит уязвимости, и такой подводный камень обнаружили в PQShield.

Выявленная уязвимость может проявиться, когда компилятор — в данном случае Clang — оптимизирует код. Как оказалось, он при этом порождает в функции poly_frommsg переход, зависящий от обрабатываемого секрета.

Эта функция используется не только при инкапсуляции ключей, но также при декапсуляции, притом всего один раз, и извлечение данных происходит более чем за 100 тыс. циклов. Разница во времени выполнения операций очень мала, тем не менее при наличии локального доступа можно исхитриться и восстановить секретный ключ по частям.

Для этого, по словам экспертов, достаточно просто измерить время, за которое совершается декапсуляция. PoC-код, созданный в PQShield для машин с архитектурой x86, успешно эксплойтит тайминг-уязвимость и позволяет получить ключ ML-KEM 512 менее чем за 10 минут.

Исследователям удалось найти противоядие, объединив усилия с командой Kyber. Ненадежное условное перемещение было реализовано как функция в отдельном файле, и Clang, встретив флаг условия, переставал модифицировать код.

Об опасной находке были извещены авторы проектов на базе Kyber, в частности, liboqs, aws-lc, pq-code-package, WolfSS, PQClean и rustpq/pqcrypto. Исследователи не исключают, что уязвимыми могут оказаться даже библиотеки, не использующие функцию poly_frommsg.

В конце прошлого года в некоторых реализациях KEM были выявлены уязвимости, тоже грозящие раскрытием криптоключей через тайминг-атаку. Им было присвоено общее имя KyberSlash.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru