Разработан новый способ идентификации на сайте по манере ввода с клавиатуры

Пир Торшейм (Per Thorsheim), организатор конференции PasswordsCon, и Пол Мур (Paul Moore), эксперт по безопасности из компании Urity Group, разработали метод идентификации пользователей браузера на основе выделения уникальных особенностей ввода с клавиатуры, анализируемых JavaScript-кодом на сайте.

Для демонстрации метода подготовлена специальная страница, определяющая пользователя по клавиатурному вводу даже при использовании Tor Browser. Для защиты от подобной идентификации разработано расширение для браузера Chrome, нормализующее параметры ввода через выравнивание задержек, что мешает выявлению одного и того же пользователя из набора имеющихся сеансов, пишет opennet.ru.

С практической стороны представленный метод позволяет сопоставить реального пользователя, за которым установлено наблюдение, с активностью обезличенных пользователей, пользующихся сетью Tor для доступа к определённому сайту. Метод также может применяться рекамными сетями для идентификации пользователей на сайтах на основе накопленной базы отпечатков ввода. В качестве критериев уникальности используется длительность нажатия на клавиши и паузы между нажатиями. При использовании тестового сайта после примерно 10 минут "обучения" системы, она достаточно точно выявляет активность выбранного пользователя среди других пользователей сайта.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru