Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от перехвата пароля

Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от перехвата пароля

Для кражи конфиденциальных данных киберпреступники используют все доступные средства, в том числе специальные вредоносные программы, осуществляющие перехват паролей во время их ввода пользователем. В активе «Лаборатории Касперского» уже есть несколько эффективных технологий, обеспечивающих безопасность конфиденциальной информации, а в сентябре 2012 года компания запатентовала в России новую технологию, защищающую пароли от перехвата во время ввода. Новинка дает пользователю возможность применять нестандартные способы ввода и может быть использована для защиты вводимых данных при использовании различных программ и электронных устройств.

Пароль является одним из основных инструментов защиты информации от несанкционированного доступа. Хотя по-настоящему надежными можно считать только сложные пароли, состоящие не менее чем из десяти различных букв и цифр, на практике 34% пользователей не уделяют защите должного внимания и выбирают простые варианты, например «12345», «password» и другие. Однако сложный пароль еще не гарантирует полную неприкосновенность информации – используя средства перехвата данных во время ввода, например, кейлоггеры, злоумышленники могут узнать пароль любой длины и сложности. Чтобы предотвратить подобные инциденты, необходимо обеспечить пользователя современными технологиями защиты данных от перехвата.

Описанная в патенте № 2461869 технология, разработанная «Лабораторией Касперского», использует нестандартные способы ввода, такие как увеличенная временная задержка между вводом двух определенных символов пароля, нажатие клавиши мыши в определенный момент ввода, перекрытие нажимаемых клавиш на клавиатуре (когда последующая клавиша нажимается при неотпущенной предыдущей) и другие. При использовании таких нестандартных способов ввода в пароль вставляется предопределенная комбинация символов. Например, если пароль состоит из десяти символов, то можно сделать так, что четыре из них будут появляться автоматически при нажатии на левую кнопку мыши в определенный момент ввода. В этом случае пользователь набирает первые три символа, нажимает левую кнопку мыши (появляются четыре следующих) и затем вводит оставшиеся три символа. В такой ситуации установленный злоумышленниками кейлоггер перехватит только три первых и три последних символа, и в результате введенный пользователем пароль останется в безопасности.

Технология предусматривает добавление модуля управления нестандартными способами ввода пароля. С его помощью пользователь сможет самостоятельно настраивать желаемые способы ввода и определять, какие именно символы в пароле они будут заменять. Таким образом, пользователь получает возможность самостоятельно выстраивать систему защиты своих паролей от киберпреступников. При этом запатентованная технология совместима с любой программой, в которой есть окно ввода пароля – от окна приветствия ОС Windows до браузера и популярных веб-сервисов. Также технологию «Лабораторией Касперского» можно использовать для защиты электронных устройств, например, для безопасного ввода PIN-кода в банкомате или мобильном телефоне.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru