anonym.legal

By · Last updated 2026-03-16

Назад на блоготТехнички

Евалуација на тврдења за нула-знаење по LastPass

438 милиони $ украдени од корисниците на LastPass откако нивните 'шифрирани' трезори биле пробиени. Следела казна на ICO од 1,2 милиони фунти. Еве контролна листа за проценка на тоа дали тврдењата на добавувачот навистина се однесуваат.

March 16, 20268 мин читање
zero-knowledge evaluationvendor security assessmentLastPass breachcloud encryption claimsGDPR Article 32

Јазот меѓу тврдењето и архитектурата

Ажурирано за 2026 година

Секој облак добавувач го кажува истото нешто: "Ги шифрираме вашите податоци." Тоа тврдење е речиси секогаш точно. Речиси секогаш не е доволно.

Пробивот на LastPass од 2022 е најдобриот пример. LastPass ги шифрирал трезорите со лозинки на корисниците. Користеле вистинско шифрирање. Тврдењето беше точно. И сепак 25 милиони корисници им биле украдени трезорите. До 2025 година, 438 милиони $ биле земени од корисниците на LastPass во крипто кражби. Coinbase Institutional ја следел оваа бројка.

Управата за информации на Велика Британија ја казнила UK-субјектот на LastPass со 1,2 милиони фунти во декември 2025 година. Причината: "неуспех да имплементира соодветни технички и организациски безбедносни мерки." Шифрирањето беше вистинско. Но не го исполнило потребниот стандард.

Предметот LastPass го менува клучното прашање за секоја алатка за приватност во облак. Не "дали ги шифрираат нашите податоци?" туку: "дали можат да ги дешифрираат нашите податоци?"

Четирите прашања кои навистина се важни

Четири прашања открива дали тврдењето на добавувачот за нула-знаење е одржливо.

1. Каде се случува изведувањето на клучот?

Во вистинскиот дизајн со нула-знаење, изведувањето на клучот се случува на клиентот. Ова значи во прелистувачот или десктоп апликацијата, пред да бидат испратени какви било податоци. Клучот ги шифрира податоците локално. Само шифрираниот текст стигнува до серверите на добавувачот.

Ако добавувачот ги изведува клучевите на своите сервери, тие ги чуваат клучевите. Ако ги чуваат клучевите, можат да дешифрираат. Тврдењето може да биде точно — но го наведува на погрешен пат.

2. Дали добавувачот некогаш гледа обичен текст?

Некои алатки ги шифрираат податоците во мирување. Но ги дешифрираат за обработка. Ова може да се случи за да се стартуваат АИ модели, индекси за пребарување или ревизиски дневници. Во тој прозорец, обичниот текст е на системите на добавувачот. Напад во тој момент изложува нешифрирани податоци.

3. Што се случува под правна постапка?

Добавувач со клучеви на страна на серверот може да биде принуден да предаде дешифрирана содржина. Добавувач со вистинско нула-знаење може само да произведе шифриран текст. Немаат ништо корисно за предавање, дури и под судски налог.

4. Што изложува целосен компромис на серверот?

Во вистински систем со нула-знаење, целосниот компромис дава само шифрирани блобови. Напаѓачот добива шифриран текст без клучеви. Во систем со клучеви на добавувачот, упадот го изложува истовремено и клучевите и податоците.

Јазот во имплементацијата на LastPass

Инцидентот на LastPass открил конкретна слабост. Постарите сметки користеле PBKDF2 со колку малку 1 итерација за изведување на клучот. Безбедниот број е 600.000 итерации. Таа слаба поставка ги направила нападите со груба сила на украдените трезори изводливи.

Ова покажува зошто само проверката на дизајнот не е доволна. Добавувачот може да користи дизајн со нула-знаење и сепак слабо да го имплементира. Прашајте и за двете: каде се изведуваат клучевите и колку е силен алгоритмот.

Различен начин на неуспех: Okta

Во октомври 2023 година, Okta обелодени протекување на 600.000+ записи за поддршка на клиенти. Okta е платформа за идентитет. Ова не бил слаб дизајн со нула-знаење. Тоа бил упад во систем за поддршка кој чувал податоци на клиентите.

Порастот од 300% на напади на SaaS во 2024 година (AppOmni/CSA) ги одразува двата типа на неуспех. Дизајнот со нула-знаење го адресира првиот тип. Не го отстранува сиот ризик. Но гарантира дека целосниот компромис на системот не изложува дешифрирачки податоци на клиенти.

Како изгледа вистинска евалуација

Еве практична контролна листа за тимови за набавки.

Преглед на архитектурата:

  • Прашајте каде се случува изведувањето на клучот — на клиентот или на серверот на добавувачот
  • Прашајте за алгоритмот за шифрирање, должината на клучот и бројот на итерации
  • Потврдете дека обичниот текст никогаш не се праќа до серверите на добавувачот

Тест за сценарио на компромис:

  • Прашајте што би изложил целосниот компромис на серверот
  • Единствениот точен одговор е: "шифриран текст кој не можеме да го дешифрираме"
  • Кој било друг одговор значи дека тврдењето не е вистинско нула-знаење

Преглед на правна постапка:

  • Прашајте дали добавувачот може да се усогласи со судски налог за обичен текст на клиентот
  • Вистински добавувач со нула-знаење не може да произведе она што го нема

Проверка на усогласеноста:

  • Барајте документација на добавувачот за GDPR членот 32
  • ISO 27001 — конкретно Додаток А криптографски контроли — дава надворешна верификација

Казната на ICO за LastPass од 1,2 милиони фунти покажува дека регулаторите сега проверуваат дали тврдењата за шифрирање го исполнуваат потребниот стандард. Тимовите за набавки можат да применат ист тест пред да се случи инцидент.

Погледнете го нашиот преглед на безбедност и усогласеност за тоа како anonym.legal ракува со нула-знаење. Документацијата за усогласеност целосно го покрива GDPR членот 32. За честите прашања, погледнете го FAQ за нула-знаење.

Извори

Подготвени да ги заштитите вашите податоци?

Започнете со анонимизација на PII со 285+ типови на ентитети на 48 јазици.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.