Весной этого года в «Хакере» вышел материал о пентестерах из Group-IB. В конце команда аудита задала читателям несколько тестовых вопросов. В ответ пришло более 50 писем! Теперь настала пора раскрыть карты — посмотрим, как авторы вопросов сами бы на них ответили. А в конце статьи тебя ждет несколько прохладных историй с реальных проектов GiB.

Режим гаммирования, в отличие от режима простой замены, позволяет шифровать сообщения произвольной длины без применения операции дополнения (паддинга). Сегодня мы поговорим о том, как реализуется такой режим, и напишем все необходимые для его реализации функции.

Блокчейн и все, что с ним связано, нынче у всех на слуху, и на сегодняшний день вряд ли можно найти издание, которое обошло эту тему своим вниманием. Мы тоже в свое время подробно разобрались, что собой представляет блокчейн и зачем он нужен. Сегодня мы попробуем рассмотреть данную тему с практической стороны и напишем простейший локальный блокчейн.

В предыдущих статьях мы подробно разобрали, как работают два отечественных криптоалгоритма. Однако с помощью них получится зашифровать весьма скудный кусочек информации — 8 или 16 байт. Понятно, что нынче в такие объемы ничего втиснуть не получится и нужно что-то с этим делать. А что с этим делать, подробно изложено в очередном российском стандарте!

В прошлой части наших «извращений с импортозамещением» мы подробно познакомились с алгоритмом шифрования «Кузнечик», который определен в ГОСТ 34.12—2015. Помимо этого алгоритма, в ГОСТе описан еще один, с длиной шифруемого блока в 64 бита, который носит название «Магма».

Как известно, многие модули Intel ME 11.x хранятся во Flash-памяти в упакованном виде, и для сжатия применяются два алгоритма — LZMA и Huffman Encoding. Для LZMА существует публичная реализация, которую можно использовать для распаковки, но для Huffman все сложнее. Распаковщик Huffman Encoding в ME реализован на аппаратном уровне, и построение эквивалентного программного кода представляет собой сложную и нестандартную задачу.

Стоящая за Algorithmia компания специализируется на разработке алгоритмов для анализа различных датасетов и выдачи рекомендаций или предсказаний. К примеру, клиентам предлагается движок, рекомендующий новости на основании интересов читателей, алгоритм для поиска предметов на снимках и прочие полезные вещи.