Текстовые CAPTCHA требуют доработки

Текстовые CAPTCHA требуют доработки

Исследователи из Стэнфордского университета продемонстрировали уязвимость текстовых CAPTCHA к автоматизированным атакам, взломав 13 из 15 защитных решений, используемых на популярных веб-сайтах.



Полтора года американцы изучали современные средства противодействия алгоритмам сегментации и распознавания символов на живых примерах, взятых из Сети. По результатам исследования была создана полностью автоматизированная система для расшифровки тестов CAPTCHA, способная производить очистку от «шума», разбивать строки символов на отдельные фрагменты, нормализовать их размеры, опознавать знаки и осуществлять проверку правописания, если контрольное изображение представлено словом или фразой. Экспериментальный инструмент получил наименование Decaptcha и был применен для получения несанкционированного доступа к 15 разным по тематике сайтам, включая специализированные сервисы Captcha.net и Recaptcha.net.

В итоге на Baidu и Skyrock коэффициент результативности составил 1-10%, на CNN и Digg ― 10-24%; на eBay, Reddit, Slashdot и Wikipedia 25-49%; на Authorize.net, Blizzard, Captcha.net, Megaupload и NIH.gov 50% и выше. Бастионы Google и Recaptcha остались непокоренными. Следует отметить, что после проведения испытаний платежный сервис Visa Authorize и Digg поменяли свою защиту от ботов на reCAPTCHA, сообщает securelist

Исходя из результатов исследования, академики составили список рекомендаций по усилению текстовых CAPTCHA. По их мнению, рандомизация длины цепочки символов и размера каждого знака не приведет в замешательство человека, но значительно усложнит работу автомата. Эффективными признаны также такие трюки, как волнообразная форма строки, слитное написание знаков и наложение шумовых штрихов произвольной длины. Использование большого набора контрольных тестов, верхнего регистра и похожих символов, против ожидания, оказалось малоэффективным и лишь увеличивает процент ошибок при авторизации легальных пользователей.

Работа университетских исследователей из Стэнфорда была представлена на чикагской конференции ACM по компьютерной и сетевой безопасности (CCS 2011). Ее авторы планируют продолжать совершенствование Decaptcha и техник противодействия автоматизированному взлому контрольных тестов.

Мошенники эксплуатируют тему налоговых льгот для семей с детьми

Платформа «Мошеловка» предупредила о массовой рассылке писем и сообщений с предложением оформить так называемую семейную налоговую выплату. Поводом для активности мошенников стало вступление в силу закона о возврате 7% налога на доходы физических лиц (НДФЛ) для семей с двумя и более детьми.

О волне рассылок в электронной почте и мессенджерах платформа сообщила через РИА Новости.

Как отметили в пресс-службе «Мошеловки», кампания носит агрессивный характер. При этом злоумышленники умалчивают о ключевой детали — прием заявлений на получение выплаты официально начнется только с 1 июля.

Мошенники, как предупреждают эксперты платформы, делают ставку на семьи с детьми — аудиторию, которая нередко испытывает финансовые трудности и заинтересована в получении положенных выплат как можно быстрее. Злоумышленники обещают ускоренное оформление, требуя за «посредничество» определенную сумму. В результате жертвы теряют не только деньги, но и передают мошенникам платежные реквизиты.

В «Мошеловке» напомнили, что оформление социальных выплат возможно только через официальные каналы — отделения Социального фонда России, МФЦ или портал «Госуслуги». Налоговый вычет оформляется либо при личном визите в инспекцию, либо через личный кабинет на сайте ФНС в сроки, указанные на nalog.gov.ru. Любые требования дополнительной оплаты за оформление государственных выплат — признак мошенничества.

Тема получения различных компенсаций и пособий традиционно активно эксплуатируется злоумышленниками. Основная цель таких схем — сбор потенциально ликвидных персональных данных, прежде всего номеров документов и платежных реквизитов. Последние особенно интересуют мошенников, работающих с налоговой тематикой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru