ChatGPT и Gemini генерируют пароли, которые можно взломать за часы

ChatGPT и Gemini генерируют пароли, которые можно взломать за часы

ChatGPT и Gemini генерируют пароли, которые можно взломать за часы

Генеративный ИИ плохо справляются с созданием надёжных паролей. К такому выводу пришли специалисты компании Irregular, изучающие вопросы безопасности ИИ. Исследователи протестировали Claude, ChatGPT и Gemini. Всем моделям дали одинаковую задачу: сгенерировать 16-символьный пароль с буквами разного регистра, цифрами и спецсимволами.

На первый взгляд результаты выглядели убедительно: онлайн-проверки сложности показывали «очень сильный пароль» и даже обещали «сотни лет» на взлом такой комбинации. Но, как выяснилось, это иллюзия.

Проблема в том, что чекеры не учитывают характерные шаблоны, которые используют языковые модели. А вот злоумышленники могут учитывать. По данным Irregular, все протестированные ИИ генерировали пароли с повторяющимися структурами — особенно в начале и в конце строки.

Например, при 50 отдельных запросах к Claude (модель Opus 4.6) исследователи получили только 30 уникальных паролей. Причём 18 из них оказались полностью идентичными. Почти все строки начинались и заканчивались одинаковыми символами. Кроме того, ни в одном из 50 вариантов не было повторяющихся символов, что тоже говорит о предсказуемости, а не о случайности.

 

Похожие закономерности обнаружились и у OpenAI GPT-5.2 и Gemini 3 Flash. Даже когда исследователи попросили модель Nano Banana Pro «написать случайный пароль на стикере», характерные шаблоны Gemini всё равно сохранялись.

 

The Register повторил эксперимент с Gemini 3 Pro. Модель предлагала три варианта: «высокой сложности», «с упором на символы» и «случайный буквенно-цифровой». Первые два следовали узнаваемым шаблонам, а третий выглядел более случайным. При этом Gemini отдельно предупреждала, что такие пароли не стоит использовать для важных аккаунтов, и советовала воспользоваться менеджером паролей — например, 1Password или Bitwarden.

 

Irregular пошла дальше и оценила энтропию (меру случайности) таких паролей. Для 16-символьных строк, созданных LLM, она составила примерно 20–27 бит. Для действительно случайного пароля той же длины показатель должен быть около 98–120 бит.

 

В практическом плане это означает, что подобные ИИ-пароли теоретически можно перебрать за несколько часов, даже на старом компьютере.

Дополнительная проблема в том, что шаблоны позволяют выявлять, где ИИ использовался для генерации паролей. Поиск характерных последовательностей символов в GitHub уже приводит к тестовым проектам, инструкциям и документации с такими строками.

В Irregular считают, что по мере роста популярности вайб-кодинга и автоматической генерации кода проблема может только усилиться. Если ИИ будет писать большую часть кода (как ранее предполагал CEO Anthropic Дарио Амодеи), то и слабые пароли, созданные моделями, могут массово проникнуть в проекты.

Проводник Windows падал не из-за Microsoft, виноват оказался деинсталлятор

Инженер Microsoft Рэймонд Чен рассказал любопытную историю отладки загадочных падений Проводника. Сначала всё выглядело так, будто в Windows внезапно появился неприятный баг. Но виновником оказалась вовсе не Microsoft, а сторонний деинсталлятор.

Проблема проявилась как резкий всплеск сбоев Проводника. Инженеры начали изучать дампы и заметили странную деталь: падала 32-битная версия программы, запущенная на 64-битных системах Windows.

Такая версия Проводника всё ещё есть в Windows ради совместимости со старыми приложениями. Обычно современные системы почти не используют этот путь. Но в данном случае сторонний деинсталлятор каким-то образом заставлял систему обращаться именно к этому устаревшему компоненту.

Дальше выяснилось, что деинсталлятор некорректно работал с системными API: использовал неправильное соглашение о вызовах функций и неверно обрабатывал параметры стека. Из-за этого при каждой неудачной операции данные из стека удалялись неправильно.

Поскольку процесс повторялся в цикле, повреждение памяти постепенно накапливалось. В какой-то момент указатель стека уезжал в область активного кода, и Проводник падал.

Со стороны всё выглядело как типичная системная ошибка: софт снова и снова аварийно завершал работу, создавая ощущение, что проблема в самой Windows. На деле операционная система лишь показывала последствия ошибки в стороннем ПО.

Чен напомнил важную вещь: в экосистеме Windows с миллиардами устройств и огромным количеством приложений далеко не каждый сбой компонента Microsoft означает баг в Windows. Сторонние программы тоже могут ломать системные процессы, особенно если неправильно используют низкоуровневые API.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru