Gen. Bondaryk: Zakup systemu Pegasus był błędem

W rozmowie z serwisem Cyberdefence24.pl gen. Krzysztof Bondaryk, były szef Agencji Bezpieczeństwa Wewnętrznego uważa, że zakup Pegasusa był błędem. Jak podaje gen. Bondaryk, rząd wydatkujący środki publiczne na zakup systemu de facto wywiadowczego powinien się liczyć także z tym, że dostęp do informacji pozyskanych przez polskie służby (o polskich obywatelach), poprzez użytkowanie tego systemu, równocześnie udostępnia izraelskiej firmie, będącej pod kontrolą obcego wywiadu.

Dodajmy przy okazji, że gen. Bondaryk wspomina, że izraelski rząd we wrześniu br. zakazał grupie NSO Group (twórcom Pegasusa) dalszego udzielania licencji służbom polskim i węgierskim z racji na wykorzystanie tego systemu w celu inwigilacji opozycji politycznej, a nie w celu zwalczania ciężkiej przestępczości i terroryzmu. Były szef ABW uważa też, że zakup i używanie systemu Pegasus jest „nieprzemyślane i nieodpowiedzialne”, bo takie technologie są technologiami „podwójnego przeznaczenia” – kontrolę nad nimi mają przecież obce służby specjalne.

Gen. Krzysztof Bondaryk

Przypomnijmy, że Apple niedawno pozwało właśnie NSO Group, czyli twórców oprogramowania szpiegowskiego Pegasus, gdyż jest ono nadużywane i za jego pomocą śledzeni są dziennikarze czy politycy. W tej sprawie zresztą polska prokurator Ewa Wrzosek dostała ostrzeżenie właśnie od Apple, gdyż mogła być na celowniku systemu inwigilacji Pegasus, czyli siłą rzeczy podsłuchiwana przez polskie służby.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *