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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru