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.

Claude освободил 700 ГБ, удалив домашнюю папку разработчика

Разработчик Себастьен Гиймо поручил ИИ-агенту Claude написать скрипт для очистки временных файлов. Бот справился слишком эффективно: удалил домашний каталог пользователя вместе с 700 ГБ данных и результатами недельной работы, но предусмотрительно оставил папку /tmp, ради которой всё и затевалось.

Гиймо регулярно запускает ИИ-агентов, которые оставляют после себя множество временных файлов.

Он попросил модель Claude Fable создать отдельную песочницу для каждого агента в /tmp и очищать её после завершения работы, не затрагивая используемые данные.

Первая версия скрипта показалась разработчику слишком сложной. Из-за наличия команд безвозвратного удаления Claude запустил дополнительную проверку безопасности. Система Anthropic сочла задачу рискованной и автоматически понизила модель сначала до Opus 5, а затем до Opus 4.8.


Новая модель написала тест, который сравнивал цели удаления с /tmp и домашним каталогом пользователя. Обе директории были правильно признаны опасными. А затем начался этап очистки тестовых данных, и Claude повторно использовал ту же переменную, в которой находился путь к домашней папке.

Гиймо остановил процесс, но слишком поздно: агент успел удалить 700 ГБ. Большую часть информации разработчик восстановил из Git, конфигурации Nix, журналов сессий и других источников. Однако недельная работа всё же пострадала.

Разработчик предполагает, что автоматический переход на менее сильную модель мог повысить риск ошибки. Более производительная Fable 5, возможно, заметила бы конфликт переменных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru