«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

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru