«Лаборатория Касперского» запатентовала технологию борьбы с графическим спамом

«Лаборатория Касперского» запатентовала технологию борьбы с графическим спамом

«Лаборатория Касперского» сообщила об успешном патентовании в США технологии обнаружения спама в растровых изображениях. Как отметили в компании, спамеры часто распространяют свои сообщения в виде изображений с целью затруднить детектирование. Для обнаружения такого спама требуется сначала выделить его из картинки. Чтобы усложнить детектирование ещё больше, спамеры используют прием зашумления фона изображения, «прыгающие» буквы и разбивают сообщение рамками и линиями. 



Обычный подход к выделению текста из изображений – использование систем оптического распознавания символов (OCR). Однако они, как правило, ресурсоёмки и не обеспечивают требуемой точности детектирования, говорится в сообщении «Лаборатории Касперского». В отличие от них запатентованная технология гарантирует точное и быстрое выделение спама из изображений. Она устойчива к зашумлению и искажению, что повышает уровень детектирования, утверждают разработчики.

В основе технологии лежит вероятностно-статистический метод, согласно которому решение о том, содержит ли изображение текст, принимается на основании характера расположения вероятных графических образов слов и строк, а также содержания в них выявленных образов букв и слов. Автор изобретения – руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского» Евгений Смирнов. 27 апреля 2010 г. Патентное бюро США выдало на технологию два патента №№ 7706613 и 7706614.

4 мая 2010 г. был получен ещё один патент № 7711192 на усовершенствованный вариант технологии. В данном варианте оптимизировано выделение объектов, в результате чего они становятся лучше различимы, а также улучшена эффективность фильтрации обнаруженного спама.

«Машинные методы оптического распознавания требуют единообразия размеров и расположения выделяемых символов. В отличие от них наша технология работает с различными вариантами наклоненных или искаженных букв и слов, что повышает точность детектирования, – отметила Надежда Кащенко, руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского». – Кроме того, запатентованный метод предлагает более высокую скорость обработки изображений».

Источник

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru