Американские ученые испытали новое оружие против спама

Американские ученые испытали новое оружие против спама

Для борьбы со спамерами исследователи из Калифорнийских университетов в Беркли и Сан-Диего (США) применили их собственное фирменное оружие – ботнеты. Для расшифровки шаблонов спама был "пойман" рабочий экземпляр одного из ботов, после чего анализ работы бота помог узнать все параметры спама. В результате работы с "пойманным ботом" исследователи смогли перехватить и блокировать 100% спама, отправляемого ботнетом, которому принадлежал бот.

Во время эксперимента исследователи решили получить полный код шаблонов, по которым создается спам в ботнетах. Дело в том, что для обмана спам-фильтров каждое сообщение в волне спама содержит небольшие отклонения от стандартного текста. Как бы ни отличались между собой отдельные сообщения ботнета, все они, как предположили авторы нового метода, описаны в некотором едином шаблоне – каждый бот получает свой экземпляр такого шаблона.

Чтобы проверить свою идею на практике, была взята зараженная машина, а все сообщения от нее перехватывались для дальнейшего анализа. За 10 минут работы бот отправил примерно 1000 спам-сообщений, по которым исследователи смогли восстановить полный шаблон спама. Специальный спам-фильтр, которому была передана информация о шаблоне, смог блокировать 100% спама без ложных срабатываний – это очень высокий результат.

По словам одного из участников эксперимента, использование расшифрованных шаблонов спама позволит сделать работу фильтров более обоснованной и довести уровень ложных срабатываний до минимума. В то же время промедление с расшифровкой таких шаблонов даже на одну минуту дает современным ботнетам отправить массу спама в обход традиционных фильтров.

источник

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru