Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple продолжает строить цифровой бункер на случай, если квантовые компьютеры однажды начнут вскрывать современное шифрование. Компания выложила на GitHub исходники corecrypto (своей низкоуровневой криптографической библиотеки) и подробно рассказала, как проверяет защиту iPhone, macOS от будущих квантовых атак.

Вообще вся эта история началась ещё в 2024 году с появления PQ3 в iMessage.

Тогда Apple впервые публично включила постквантовую защиту: мессенджер начал использовать новые алгоритмы не только при старте переписки, но и при регулярном обновлении ключей шифрования.

Корпорация заранее готовится к моменту, когда квантовые машины смогут ломать классическую криптографию быстрее, чем пользователи успеют придумать пароль «12345678».

Теперь Apple пошла дальше и открыла код corecrypto — библиотеки, которая отвечает за шифрование, цифровые подписи, хеширование и генерацию случайных чисел в экосистеме компании. Именно через неё работают Security framework, CryptoKit и CommonCrypto.

В репозитории появились реализации ML-KEM и ML-DSA — двух постквантовых алгоритмов, которые Apple выбрала для своей криптографии. Первый нужен для безопасного обмена ключами шифрования, второй — для цифровых подписей. Оба стандарта утверждены NIST как защита от угроз будущих квантовых компьютеров.

Но самое интересное — не сами алгоритмы, а то, как Apple всё это проверяет.

Компания выдала огромный технический разбор о том, как тестировала код перед публикацией. И судя по описанию, внутри Apple криптографию гоняют так, будто готовят запуск ядерного реактора. Обычных тестов им оказалось мало: пришлось строить собственную систему формальной верификации, потому что существующие инструменты не покрывали все сценарии.

Проблема в том, что corecrypto работает сразу на куче устройств с разными версиями Apple Silicon, а часть кода написана не только на C, но и вручную оптимизирована под ARM64.

В итоге Apple утверждает, что формальная верификация уже помогла найти критические ошибки, которые обычное тестирование не заметило бы. Например, компания обнаружила пропущенный шаг в ранней реализации ML-DSA. В редких случаях это могло приводить к некорректным криптографическим вычислениям без каких-либо предупреждений. Заодно инженеры нашли ошибку даже в стороннем математическом доказательстве и самостоятельно её исправили для своих параметров.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru