Ghidra — это фреймворк для реверс-инжиниринга, который создан и поддерживается АНБ.
Как выяснилось, агенты эффективно применяют Ghidra через MCP-сервер GhidraMCP, а с декомпилятором Radare2 это позволяет находить закладки в бинарных файлах почти в автоматическом режиме.
В бенчмарках Claude Opus 4.6 нашёл 49% бэкдоров, Gemini 3 Pro — 44%, а Claude Opus 4.5 — 37%.
Опенсорсное приложение Nearby Glasses сканирует Bluetooth-идентификаторы окружающих устройств. Умные очки можно распознать по идентификаторам компаний в рекламном фрейме BTLE, ADV_INV, сверяя информацию с базой производителей.
Недавно в интернете начал работу сервис рефакторинга Malus.sh по «очистке кода от опенсорсных лицензий». Он позиционирует себя как «чистая комната», где софт очищается от лицензионного бремени. Туда загружается манифест свободного проекта, а LLM за небольшую плату переписывает код с сохранением функциональности. Идея в том, что новый код можно использовать как угодно, без соблюдения требований свободных лицензий APGL, MIT, Apache и др., под которыми опубликован оригинал.
Недобросовестные разработчики получают законный способ нарушить лицензию и извлечь коммерческую выгоду из свободного кода. Например, сделать проприетарный софт и продавать его за деньги. По сути, это узаконенный способ плагиата, аналогично рерайту авторских текстовых произведений.
Перехват HTTPS — это техническая концепция и хакерская техника, которая заключается в обходе шифрования TLS для инспекции защищённого трафика. Таким образом, злоумышленник может активировать DPI незаметно для владельца сайта и его посетителей — и эффективно просматривать их трафик в то время, как они будут уверены в своей защищённости.
На практике атака более десяти лет производится через обман Удостоверяющих центров (УЦ), такого как Let’s Encrypt. На первом этапе злоумышленник заставляет их выдать TLS-сертификаты для доменов, которые им не принадлежат, перехватывая запросы ACME-HTTP-01. Для атаки уязвимы все УЦ, которые используют ACME.
Согласно статистическому отчёту State of AI Traffic от Human Security, за последний год резко увеличилась активность ИИ-агентов, ботов и ИИ-инструментов в интернете.
Например, трафик от ИИ-агентов увеличился почти в 80 раз (на 7851%), трафик от ИИ-скраперов — на 597%. Весь ИИ-трафик за последний год увеличился на 187%, а в целом он растёт в восемь раз быстрее, чем человеческий.
В нынешних условиях многим пользователям приходится по принуждению использовать незащищённые мессенджеры и социальные сети, то есть скомпрометированные каналы связи. К счастью, есть возможность передавать секретные зашифрованные сообщения по публичным открытым каналам. Это стандартная задача, которая давно решена в криптографии.
Более того, зашифрованное сообщение можно сделать похожим на обычный текст или даже скрыть в обычном контенте — видео, звуковых файлах и тексте, который не вызовет подозрений у «цензора». Это область стеганографии
Но прямо сейчас людям нужен простой и практичный способ шифровать сообщения, максимально удобным способом. Рассмотрим самые простые онлайновые утилиты, которые позволяют это делать.
В марте 2026 году криптографы из Google Quantum AI опубликовали доказательство, что сверхпроводящий квантовый компьютер с 500 000 физических кубитов (это 1200 кубитов с коррекцией ошибок) способен взломать приватные ключи Bitcoin максимум за 9 минут (быстрее, чем 10-минутное время генерации новых блоков). Хотя опасность квантовых вычислений для традиционных шифров известна давно, ранее для этого предполагалась более серьёзная конфигурация, чем 500 тыс. кубитов.
Новое доказательство поднимает перед финансовой индустрией несколько вопросов. Самый главный — когда будут разработаны и поступят в продажу квантовые компьютеры на 500 тыс. кубитов, если сейчас у самого мощного около 150 кубитов?
Исследователи Google Quantum AI в техническом отчёте дают рекомендации по минимизации ущерба.
Защита конфиденциальных данных — одна из главных проблем при работе с LLM. Главное, чтобы облачный «вычислительный движок» выполнял работу только над зашифрованными данными, не имея доступ к открытой информации. В качестве решения проблемы предлагается полностью гомоморфное шифрование запросов (FHE). Оно позволяет организовать полностью зашифрованный канал между двумя пользователями (E2E) с сервером посредине между ними.
Проблема только в том, что зашифрованные вычисления FHE в десятки тысяч раз медленнее обычных, а размер шифротекста FHE в десятки раз больше оригинала.
На Международной конференции по твердотельным схемам IEEE (ISSCC) в Сан-Франциско компания Intel представила прототип чипа Heracles, ускоряющий вычисления FHE до 5000 раз по сравнению с лучшими серверными CPU. И это не единственный FHE-ускоритель в разработке.
Плотность WiFi-точек в городах достигло такой величины, что позволяет развернуть систему массовой слежки за населением с идентификацией всех граждан, кто проходит возле точки доступа, даже если у них нет с собой мобильного телефона. Исследователи из Технического университета Карлсруэ (KIT) опубликовали научную статью с техническим описанием такой системы.
Многие разработчики в последнее время используют облачные LLM для генерации программного кода, в том числе с помощью агентов. Но это вызывает как минимум две проблемы:
Утечка информации: мы не знаем, какие данные LLM передаёт в облако
Бесконтрольный расход токенов, особенно в случае автоматических агентов, которые запускаются в автономную работу на длительный период
Для этого есть специальные инструменты мониторинга. Например, Tokentap (бывший Sherlock) отслеживает использование токенов для LLM CLI в реальном времени на панели в консоли. Такой MitM-прокси полезен для информационной безопасности и просто для учёта расходов.
Радиосигнал Bluetooth принимается только на близком расстоянии. Однако он не такой безопасный, как принято считать. На самом деле многие Bluetooth-устройства делают человека уязвимым для слежки. Недавно открытые уязвимости позволяют злоумышленнику выполнить скрытное сопряжение, а затем отслеживать местоположение устройства через интернет, а также использовать его как удалённый микрофон для дистанционного прослушивания.
Более того, даже обычное пассивное сканирование окружающей среды — сбор «цифровых крошек» на протяжении недель — раскрывает массу приватных деталей о соседях.
С момента появления следящих и подслушивающих устройств люди стремились разработать надёжный прибор для их обнаружения. Один из самых эффективных инструментов в этой области — детектор радиозакладок на ВЧ-излучении. Любые P-N полупроводники по своей природе будут светиться излучают волны на гармонических частотах исходной волны.
В последнее время всё чаще слышны призывы к производителям открывать API и исходный код для гаджетов, которые заканчивают свою жизнь. В этом случае сообщество может выполнять поддержку и даже расширять функциональность устройств. Именно так следует «заканчивать жизнь» старых моделей — через опенсорс.
При использовании облачного хостинга вроде OneDrive или Google Drive обычно предполагается резервное копирование. Кажется логичным, что облачное копирование должно повысить сохранность информации, сделав дубликаты файлов. К сожалению, иногда это не так. И после копирования в облако файлы удаляются с компьютера, что может стать сюрпризом.
первая и несколько последующих версий математической библиотеки;
множество интересных приложений для обработки текста, таких как typo и др.;
ряд программ crypt, которые поставлялись с ранними версиями Unix;
схема шифрования паролей, которая в основных чертах применяется до сих пор.
История создания механизма паролей (с шифрованием) наиболее интересна, потому что Моррис и Томпсон заложили фундамент современной информационной безопасности. Они разработали и внедрили базовые принципы шифрования и хранения секретов.
Резервное копирование включает в себя файлы на диске. Но возникает вопрос: как сохранить информацию с облачных сервисов? Например, архивы всех переписок из мессенджеров Telegram, Whatsapp, Viber и др. Ведь эта переписка может быть потеряна в любой момент. Например, собеседник принимает решение удалить переписку или мессенджер блокирует доступ к аккаунту. Для безопасности лучше заблаговременно скачать всю информацию и сохранить локально.
Текст в ленте: Много лет индустрия информационной безопасности старается улучшить стандарты шифрования в сети двумя способами:
массовое распространение HTTPS как общего стандарта шифрования для всех сайтов — даже для тех, которым защита формально не требуется. Очень много времени было потрачено на то, чтобы убедить пользователей в важности тотального шифрования абсолютно всех коммуникаций;
сокращение сроков выдачи сертификатов SSL/TLS, чтобы стимулировать пользователей внедрять автоматические процедуры/скрипты для автопродления сертификатов, чтобы исключить «человеческий фактор» и забывчивость сисадминов, которые забывают менять сертификаты.
Но иногда этого недостаточно. К сожалению, автоматические скрипты продления сертификатов тоже могут выйти из строя.
Для тестирования, разработки и внутреннего использования часто используются самозаверенные (самоподписанные) сертификаты. Технически такой сертификат ничем не отличается от публичного, только вместо передачи на подпись в удостоверяющий центр (УЦ) пользователь создаёт свою собственную подпись.
Под Linux мы можем сгенерировать сертификат командой mkcert или OpenSSL. Единственная проблема в том, что браузер не доверяет такому сертификату, поскольку он не подписан доверенным УЦ. Поэтому нужно ещё запустить и настроить собственный УЦ, который подписывает наши сертификаты — и добавить этот УЦ в список доверенных центров сертификации УЦ (или браузера).
В некоторых условиях в целях безопасности нельзя допустить подключение устройств по беспроводной связи. Например, на предприятиях, где высок риск утечки информации. Или чтобы гарантированно погасить следящие маячки типа Airtag вокруг себя. В таких ситуациях по специальному разрешению соответствующих органов используют подавители радиосигналов, в том числе Bluetooth/BLE и Wi-Fi.
В образовательном проекте ESP32-BlueJammer на Github можно ознакомиться с устройством, которое гасит любой полезный сигнал в диапазоне около 2,4 ГГц с помощью генерации шума и бесполезных пакетов (DoS-атака).
Примечание. Самовольное подавление радиосигнала незаконно в некоторых странах, поэтому схема изготовления устройства распространяется исключительно в образовательных целях.
Инструменты LLM получили большую популярность практически во всех сферах IT, но из-за этого возникла очень серьёзная проблема: утечки информации. Многие пользователи случайно или по незнанию отправляют в облако конфиденциальную информацию о себе или своей компании. А попав на серверы AI-разработчика, эти данные могут (и будут) использоваться для обучения LLM, профилирования, социального моделирования, перепродажи и др. В любом случае, компании выгодно сохранять запросы пользователей навечно. Пользовательские данные — главный актив таких компаний, включая чат-сессии и документы.
Возникает вопрос: как работать с LLM, но отправлять запросы и получать ответы в зашифрованном виде, чтобы даже провайдер услуг и владелец LLM не имел доступа к этой информации? Эту проблему решает гомоморфное шифрование. Выполнение зашифрованных операций над зашифрованным текстом.
