«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

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru