Ресурсы: техническое описание TLS, LaTeX - в картинки (img), криптографическая библиотека Arduino, шифр "Кузнечик" на ассемблере AMD64/AVX и ARM64
Ссылки: ИИ и практическая информационная безопасность
Попалась интересная публикация о том, как насаждаемые везде и всюду ИИ/LLM реально повлияют на безопасность компьютерных систем, с примерами (англ.): AI will compromise your cybersecurity posture (“ИИ скомпрометирует ваш подход к обеспечению кибербезопасности”).
По ссылке – разобраны расхожие “хайп-заявления” про ИИ/LLM – типа, “ИИ взломает 51% паролей за секунды”, “ИИ самостоятельно успешно написал эксплоиты к 87% описаний CVE” и пр., – а потом, на примерах, показано, как ИИ-системы реально повлияют на процессы обеспечения информационной безопасности: неконтролируемый доступ через LLM-агентов, некотролируемый поток ошибок в коде, навязываемое встраивание внешних систем, про которые даже их разработчики не знают, как они устроены, ну и так далее.
Адрес записки: https://dxdt.blog/2026/01/08/16903/
Похожие записки:
- Общее представление о шифрах и бэкдоры
- Компиляторы в песочницах и сравнение программ
- Техническое: DNSSEC-ответы об отсутствии записей и RFC
- Техническое: ECDSA на кривой Curve25519 в GNS
- Заметки про искусственный интеллект
- Постквантовая криптография и планы по быстрому переходу
- "Утопические города" и California Forever
- Техническое: приложения, аутентификация и отпечатки ключей
- Обновление сервиса audit.statdom.ru
- Криптография и время
- Реплика: атака посредника в TLS и проблема доверия сертификатам
Новый 
1 комментарий от читателей
1 <t> // 22nd January 2026, 12:38 // Читатель CharaVerKys написал:
на счёт навязывания внешних систем – это происходило ещё до ии, но неспособность ии писать корректный код, вместе с доступными кодбазами для обучения нейронок использовать third party, и низким уровнем входа – крч все это ускорило в разы, и превратило написание чего угодно в использование правильных либ и фреймворков…
я вот cpp разработчик и как-то интересуюсь что либы что я использую делают, и как то скорее найду/задизайню решение, и напишу его сам… ускорители нн – tensorrt, gui + asyncMultithread – qt, проприетарные драйверы для сенсоров которые мы используем, и получается это все
но в рандомном ui сайте, или прикладной питон проге супер легко найти 20+ зависимостей, и врят ли те кто их используют знают что они делают, даже если они не использовали эти генераторы
ии не умеет решать general задачи, просто используйте для тех случаев где оно действительно работает, как классификация или chain-предикт (llm и есть второе, но человеческий текст имеет слишком много параметров чтобы оно работало)
Написать комментарий