Атака SnailLoad вычисляет, какое видео на YouTube вы смотрели

Атака SnailLoad вычисляет, какое видео на YouTube вы смотрели

Атака SnailLoad вычисляет, какое видео на YouTube вы смотрели

Группа специалистов из Грацского Технического Университета рассказала о новом векторе атаки — SnailLoad. Согласно описанию, она позволяет удалённому злоумышленнику вычислить контент и веб-сайты, которые просматривает пользователь, не имея прямой доступ к его сетевому трафику.

Ранее такого рода атаки предполагали взлом Wi-Fi-соединения в непосредственной близости от целевого пользователя или же реализации принципа «Человек посередине» (MitM).

Однако вектор SnailLoad более эффективен, поскольку не требует выполнения кода в системе жертвы и не нуждается в MitM.

В опубликованном исследователями примере видно, как SnailLoad может использоваться для вычисления просмотренного на YouTube видеоролика и посещаемых веб-сайтов.

Чтобы запустить SnailLoad, условный киберпреступник должен измерить сетевую задержку для ряда видео, размещённых на YouTube, и сайтов, которые может просматривать условная жертва. Измерив эти задержки, атакующий может создать цифровой отпечаток для каждого из них.

После этого злоумышленник должен обманом заставить пользователя загрузить набор данных с вредоносного сервера. Например, можно попросить скачать файл, но атака сработает и с изображениями, рекламными объявлениями, стилями и даже шрифтами.

«Самая опасная часть атаки заключается в том, что TCP-сервер может тайно получать данные о задержке от любых подключаемых клиентов», — объясняет Стефан Гаст, один из исследователей.

 

Посвящённую SnailLoad статью можно найти по этому адресу (PDF). Специалисты также подняли специальный сайт, где лежит демо.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru