Метод идентификации пользователей на сайте по манере ввода с клавиатуры

Разработан новый способ идентификации на сайте по манере ввода с клавиатуры

Пир Торшейм (Per Thorsheim), организатор конференции PasswordsCon, и Пол Мур (Paul Moore), эксперт по безопасности из компании Urity Group, разработали метод идентификации пользователей браузера на основе выделения уникальных особенностей ввода с клавиатуры, анализируемых JavaScript-кодом на сайте.

Для демонстрации метода подготовлена специальная страница, определяющая пользователя по клавиатурному вводу даже при использовании Tor Browser. Для защиты от подобной идентификации разработано расширение для браузера Chrome, нормализующее параметры ввода через выравнивание задержек, что мешает выявлению одного и того же пользователя из набора имеющихся сеансов, пишет opennet.ru.

С практической стороны представленный метод позволяет сопоставить реального пользователя, за которым установлено наблюдение, с активностью обезличенных пользователей, пользующихся сетью Tor для доступа к определённому сайту. Метод также может применяться рекамными сетями для идентификации пользователей на сайтах на основе накопленной базы отпечатков ввода. В качестве критериев уникальности используется длительность нажатия на клавиши и паузы между нажатиями. При использовании тестового сайта после примерно 10 минут "обучения" системы, она достаточно точно выявляет активность выбранного пользователя среди других пользователей сайта.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru