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.

Подпишитесь на новости

68% инцидентов без аналитика: что обещает ИИ в MaxPatrol O2

Очередь инцидентов растёт, а дополнительных аналитиков из воздуха не выдают. Positive Technologies предлагает разгрузить SOC с помощью каскада ИИ-моделей MaxPatrol O2. По данным компании, система автоматически закрывает 68% инцидентов, тратя на каждый около 15-20 секунд. По оставшимся аналитик получает вердикт с объяснением менее чем за 15 минут.

Работа разделена на два этапа. Сначала ML-модели оценивают инциденты и закрывают ложные срабатывания.

Подозрительные случаи передаются ИИ-агенту: он строит гипотезу, проверяет её по событиям из разных источников и готовит отчёт. Получается распределение обязанностей, похожее на работу первой и второй линий SOC.

В отчёте приводятся собранные события и похожие инциденты с вердиктами. Каждый факт можно проследить до исходного события. Степень самостоятельности системы настраивается: например, автоматическое закрытие можно разрешить только для отдельных классов инцидентов.

Разработчик также заявляет о совпадении вердиктов MaxPatrol O2 с вердиктами облачного сервиса PT X, сверенными с решениями аналитиков, более чем в 98% случаев.

В планах компании сократить долю инцидентов, требующих ручной работы, до 10%. Продукт доступен в облачной версии и для развёртывания в инфраструктуре заказчика.

Аналитиков из SOC пока не вычёркивают. Им обещают убрать значительную часть рутины, чтобы до подозрительной активности руки доходили раньше, чем до отчёта о пропущенной атаке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru