Учёные Стэнфорда взломали видеотесты NuCaptcha

Учёные Стэнфорда взломали видеотесты NuCaptcha

...

Исследователи Стэнфордского университета продолжают испытывать на прочность различные виды тестов CAPTCHA. Ранее они выпустили программу Decaptcha для решения звуковых тестов, позже протестировали текстовую CAPTCHA, а сейчас рапортуют об успехе во взломе видеотестов NuCaptcha.



В своё время это была первая подобная технология на рынке, и компания NuCaptcha, разработчик тестов, позиционировала их как самые сложные и практически неподдающиеся автоматическому распознаванию. К сожалению для них, это совершенно не так.

В стандартном видеотесте NuCaptcha буквы проплывают по экрану.

 



Группа исследователей из Стэнфорда сумела модифицировать свою программу Decaptcha таким образом, что она распознаёт более 90% видеотестов NuCaptcha. Это стало возможным благодаря применению специальных алгоритмов отслеживания объектов на видео, созданных специалистами в области компьютерного зрения. После трекинга происходит анализ трансформации объектов от кадра к кадру.

 

 

 

Разумеется, учёные из Стэнфорда работают не в помощь злоумышленникам, а чтобы помочь разработчикам CAPTCHA сделать более надёжные тесты. Они говорят, что криптографическое сообщество доказало всем, что только открытое обсуждение и испытание на прочность существующих алгоритмов может гарантировать их надёжность, сообщает xakep.ru.

В доказательство благих намерений, исследователи опубликовали результаты своей работы не сразу, а только через несколько месяцев после того, как сообщили о них в компанию NuCaptcha, вместе со своими рекомендациями, как можно усилить защиту. Рекомендации основаны на общем принципе «сопротивления отслеживанию», то есть нужно создавать в кадре объект с такими же свойствами, что и текст реальной CAPTCHA, так что у алгоритма отслеживания «сбивается прицел» и он не знает, какой из объектов анализировать. К настоящему времени компания уже разработала более качественные тесты с бóльшими искажениями символов и сильнее замусоренным фоном, а также добавили большее количество отредактированных кадров в видео (каждый видеотест состоит примерно из 500 кадров), чтобы затруднить анализ видеопотока.

Впрочем, стэнфордские учёные сохраняют здоровый скептицизм относительно обновленной технологии NuCaptcha, но воздерживаются от окончательных выводов, пока не смогут протестировать новые тесты с помощью своей программы.

CodeScoring запустила собственное хранилище программных артефактов Save

Компания CodeScoring представила собственное хранилище артефактов CodeScoring.Save. Решение предназначено для хранения и распространения пакетов, библиотек, контейнерных образов и других компонентов, используемых в разработке ПО.

Save ориентировано на корпоративный сегмент и компании любого масштаба, которым необходим предсказуемый и отказоустойчивый репозиторий артефактов.

Об этом Anti-Malware рассказал руководитель разработки продуктов CodeScoring Дмитрий Ключников на конференции CodeScoring Masters. По его словам, разработка Save велась на языке Go с прицелом на современные Kubernetes-среды и стандарты безопасной разработки.

«Мы привлекли к тестированию доверенных партнёров и заказчиков, готовых проверять решение на практике с самых ранних этапов. Их регулярная обратная связь помогает нам калибровать архитектуру и функциональность Save под реальные рыночные требования», — рассказал Дмитрий Ключников.

Хранилище артефактов используется разработчиками как централизованная точка для получения, хранения и распространения компонентов ПО. В эту категорию входят, например, Sonatype Nexus Repository, JFrog Artifactory и Harbor. При этом Save поставляется с готовым инструментом автоматической миграции с открытых репозиториев.

CodeScoring.Save рассчитано одновременно на размещение собственных артефактов и работу с внешними репозиториями через прокси. В продукте заявлена поддержка Maven, npm, NuGet, PyPI, Go Modules, Docker/OCI, DEB, RPM и RAW-файлов.

Save разработано на Go, разворачивается в Kubernetes и поставляется через Helm. В систему встроены ролевая модель, отдельные аккаунты для автоматизированных систем, аудит систем, аудит действий пользователей и API. Вычислительная часть приложения отделена от слоя хранения, что позволяет масштабировать их независимо.

Одной из особенностей нового продукта разработчики называют встроенную работу с безопасностью артефактов. Безопасность заложена в архитектурную основу продукта: интеграция с CodeScoring.OSA позволяет проверять компоненты с использованием данных платформы CodeScoring. Таким образом, базовую информацию о найденных проблемах можно будет получать непосредственно в хранилище.

При этом CodeScoring не собирается привязывать новое хранилище к покупке основной платформы.

«Это абсолютно отделяемое решение. Оно может продаваться вместе с CodeScoring, а может продаваться отдельно», — подчеркнул Дмитрий Ключников.

Продукт поставляется как самостоятельное локальное решение для развёртывания в инфраструктуре заказчика. Ключевые корпоративные возможности включены в базовую функциональность продукта. Запуск собственного репозитория усиливает возможности всей платформы безопасной разработки CodeScoring.

Сейчас OSA Proxy и Save решают разные задачи. OSA Proxy проверяет пакеты и манифесты, которые разработчики получают из внешних репозиториев, по заданным политикам безопасности. Save отвечает прежде всего за хранение и распространение самих артефактов.

Тесная интеграция с модулем OSA обеспечивает соблюдение политик безопасности и блокировку опасных компонентов непосредственно на уровне репозитория.

«Интеграция модулей позволит выстроить бесшовный контроль: Save становится единой доверенной точкой входа, предотвращая попадание вредоносных пакетов в контур разработки», — рассказал Ключников.

По его словам, наличие собственного хранилища позволяет разработчикам CodeScoring не зависеть от набора данных и возможностей интеграции, которые предоставляют сторонние системы управления репозиториями.

Ещё одним направлением развития продукта станет работа с моделями искусственного интеллекта как с отдельным типом артефактов.

На первом этапе речь идёт о хранении и распространении моделей. Среди экосистем, поддержку которых рассматривают разработчики, Дмитрий Ключников назвал Hugging Face.

«В первую очередь мы рассматриваем базовый функционал — именно хранение и дистрибуцию моделей», — пояснил он.

Более сложные возможности, в том числе инфраструктура для обучения моделей, пока находятся на стадии изучения спроса.

CodeScoring также планирует сертифицировать Save с учётом российских требований безопасной разработки.

Параллельно разработчики ориентируются и на зарубежные практики, связанные с подтверждением происхождения и целостности программных артефактов.

Таким образом, после запуска Save линейка CodeScoring выйдет за пределы анализа и проверки сторонних компонентов: компания добавляет собственную инфраструктуру для их хранения и распространения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru