«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает об успешном патентовании передовой технологии в области борьбы со спамом. Технология, запатентованная в России, обеспечивает быстроту и высокий уровень детектирования нежелательных сообщений в изображениях.

Современные системы фильтрации спама легко детектируют текстовый спам. Поэтому спамеры часто используют метод сокрытия текстов нежелательных сообщений в изображениях. Задача фильтрации графического спама значительно сложнее, чем текстового – в данном случае антиспам-система должна не только установить, является ли текст спамом, но и предварительно зафиксировать наличие самого текста в изображении.

Большинство методов выявления текста в изображениях основаны на машинном распознавании графических образов. Однако качественное машинное распознавание требует единообразия размеров, стилей и расположения считываемых символов. Данное ограничение используется спамерами, которые намеренно искажают и зашумливают изображения в целях затруднения и замедления процесса детектирования текстов.

Передовая технология «Лаборатории Касперского» предназначена для эффективного обнаружения текстов и спама в растровых изображениях без необходимости машинного распознавания графических образов. Такой подход обеспечивает высокую скорость детектирования и позволяет находить тексты практически на любом языке.

Новая антиспам-технология «Лаборатории Касперского» разработана Евгением Смирновым. Выдача патента на неё одобрена Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 13 января 2009 года.

В основе запатентованной 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. Наличие специальных фильтров обеспечивает устойчивость системы к шумовым элементам и разбиению текста рамками и линиями, а использование особого способа выявления строк – к таким встречающимся в графическом спаме искажениям, как повороты текста и написание его волной.

Кроме детектирования текста в изображениях, новейшая система способна эффективно определять, является ли обнаруженный текст спамом, сравнивая его сигнатуру с шаблонами спама, хранящимися в базе данных.

«С одной стороны, новый метод неплохо детектирует текст, который может быть написан почти на любом языке, – говорит автор изобретения Евгений Смирнов, руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского». – С другой стороны, мы не пытаемся прочитать текст машинным образом, что позволяет данному методу оставаться достаточно быстрым для возможности его применения в высокопроизводительном антиспам-фильтре «Лаборатории Касперского»».

«Это очень значимое изобретение для антиспам-индустрии, – заявляет руководитель направления патентования «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко. – Следует отметить, что для распознавания спама в виде обычных текстовых сообщений имеется много различных технических решений, а вот для распознавания текстового спама, внедрённого в изображение, решений очень мало и все они слишком сложные, поскольку сначала надо обнаружить наличие текста в изображении, а потом уже определить, относится ли этот текст к спаму. Решение Евгения Смирнова уникальное, отличается новизной и относится к уже новому уровню технологий, что и позволило нам отстоять права на это изобретение и получить патент».

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

Сегодня технологии «Лаборатории Касперского» используются по лицензии ведущими ИТ-компаниями мира, в том числе Microsoft, Bluecoat, Juniper Networks, Clearswift, Borderware, Checkpoint, Sonicwall, Websense, LanDesk, Alt-N, ZyXEL, ASUS и D-Link.

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

Тест Softline: Яндекс Браузер выявил 85 из 100 фишинговых сайтов

Эксперты ГК Softline провели ежегодное исследование, чтобы проверить, насколько хорошо популярные браузеры распознают фишинговые сайты — страницы, с помощью которых злоумышленники крадут личные данные пользователей. В тесте участвовали Chrome, Яндекс Браузер, Firefox, Opera, Edge, Safari на iOS, а также предустановленные Samsung Internet и Mi Browser на Android.

Согласно результатам проверки, Яндекс Браузер оказался самым эффективным: десктопная версия обнаружила 85 из 100 мошеннических сайтов, а мобильная — более 75.

Для сравнения, Chrome с антифишинговым расширением на десктопе выявил 44 угрозы, а без него — всего 8. Остальные браузеры показали следующие результаты:

  • Safari — 9 выявленных страниц,
  • Firefox — 8,
  • Opera — 6,
  • Edge — 5.

На платформах Android показатели оказались самыми низкими: Mi Browser определил два фишинговых сайта, а Samsung Internet — всего один. При этом браузеры на iOS продемонстрировали заметное улучшение по сравнению с прошлым годом.

Как проводилось исследование

Тестирование проходило в условиях, максимально приближенных к реальным. На смартфонах использовались физические устройства, а не эмуляторы. В основу легла выборка из 100 актуальных фишинговых страниц, предоставленных сервисом CyberDef от Infosecurity. Сайты с невалидными сертификатами исключались, чтобы результаты не искажались.

Особое внимание уделялось скорости реакции браузеров. Эксперты отправляли на проверку новые фишинговые сайты в течение нескольких часов после их обнаружения — ведь такие страницы живут недолго и часто исчезают уже в первый день.

Кого чаще всего подделывают

Почти половина (46%) фишинговых сайтов имитировала банки и инвестиционные платформы, ещё 13% — страницы соцсетей и мессенджеров, а 12% — опросы и голосования.

По словам специалистов, злоумышленники активно эксплуатируют известные бренды и актуальные темы вроде искусственного интеллекта и криптовалют, а схемы становятся всё сложнее.

«Сегодня мошеннические кампании часто состоят из нескольких этапов: сначала пользователя заманивают под видом розыгрыша или курса, а потом под предлогом оплаты или подтверждения выманивают деньги и данные. Чтобы казаться надёжными, такие сайты нередко показывают фейковые уведомления о “защищённом соединении”», — отмечают эксперты Softline.

Что используют браузеры для защиты

Современные браузеры применяют разные технологии против фишинга. Например, Safe Browsing в Chrome, SmartScreen в Edge и нейросетевые фильтры в Яндекс Браузере.

В отличие от старых систем, которые полагались на «чёрные списки» сайтов, новые механизмы анализируют содержимое страницы в момент загрузки, что помогает быстрее реагировать на появление фальшивых ресурсов.

Главный вывод исследования: даже при развитии встроенных технологий защиты пользователям стоит оставаться внимательными и не вводить личные данные на сомнительных сайтах, особенно если ссылка пришла в сообщении или письме.

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