Microsoft добавила поддержку постквантовых алгоритмов в SymCrypt

Microsoft добавила поддержку постквантовых алгоритмов в SymCrypt

Microsoft добавила поддержку постквантовых алгоритмов в SymCrypt

Разработчики продуктов Microsoft выпустили обновление для криптобиблиотеки SymCrypt, добавив поддержку квантово-устойчивых алгоритмов. В ближайшие месяцы важный апдейт будет развернут на платформах Windows и Linux.

Пока реализована поддержка двух алгоритмов эпохи кванта: ML-KEM (ранее Kyber, одобрен NIST в качестве стандарта) и XMSS (расширенная схема цифровой подписи, использующая дерево Меркла). Позднее планируется добавить ML-DSA (бывш. Dilithium), SLH-DSA (бывш. SPHINCS+) и LMS (еще одна схема подписи на основе хешей).

ОС и сервисы техногиганта (Azure, Microsoft 365) используют опенсорсную библиотеку SymCrypt как основное средство криптозащиты имейл, облачных хранилищ, интернет-навигации, удаленного доступа, управления устройствами.

В Windows она доступна в составе bcryptprimitives.dll и cng.sys, обычно через Cryptography API: Next Generation (CNG). В Linux для этого предусмотрено несколько опций: прямой доступ через SymCrypt API, движок SymCrypt для OpenSSL (SCOSSL), Rust-оболочка SymCrypt. Пользователям обещают развернуть обновление криптобиблиотеки во всех этих слоях.

В 2023 году поддержку постквантовых алгоритмов обрели мессенджер Signal и браузер Chrome (реализация Google оказалась не совсем удачной). В этом году аналогичным образом была повышена криптостойкость защиты iMessage и продуктов Zoom.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru