Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Исследователи из Колумбийского университета разработали автоматическую систему, которая успешно решает большинство каптч, предлагаемых сервисом Google reCAPTCHA. Такие каптчи используют тысячи сайтов, в том числе Google и Facebook.

Речь идёт о преодолении относительно свежей разновидности каптчи, для решения которой нужно выбрать из предложенного списка картинки, удовлетворяющие тому или иному требованию — например, фотографии водоёмов или сосудов с вином.

 

hero-recaptcha-demo

recaptcha

 

Задача решается в два этапа. На первом этапе система получает куки, при помощи которых Google может следить за её поведением, а затем какое-то время ведёт себя максимально человекообразно: посещает различные сайты со случайным интервалом, соблюдает суточный цикл и т.д. Это нужно для того, чтобы Google не заподозрил в ней робота. Роботам он выдаёт более сложные каптчи.

На втором этапе она разбирает каптчу и пытается понять, что изображено на предъявленных картинках. Для этого система использует несколько методов. Во-первых, она обращается к обратному поиску по изображениям в Google Images. Если поисковику известна эта картинка, он сообщает соответствующий текстовый запрос. Во-вторых, система прогоняет её через несколько классификаторов, доступных в виде бесплатных веб-сервисов или библиотек. В-третьих, она проверяет, не знакома ли ей эта картинка. Картинки, которые часто повторяются в разных каптчах, разработчики описали вручную, пишет xakep.ru.

В итоге системе удаётся подобрать текстовые описания для каждой картинки. Трудность заключается в том, что найденные описания далеко не всегда совпадают с подсказкой. Эта проблема решена при помощи ещё одного классификатора, который пытается определить соответствие между словами в описаниях и текстом подсказки.

Систему протестировали на каптчах с сайтов Google и Facebook. Гугловские каптчи удалось обойти в 70,78 процентов случаев. Каптчи с Facebook оказались ещё проще. Система побеждала их в 83,5 процентах случаев. Среднее время решения каптчи составило 19,2 секунды.

Security Vision вывела на рынок EDR-систему с корреляцией на агенте

Security Vision представила новый продукт для защиты конечных точек — Security Vision EDR. Решение относится к классу Endpoint Detection and Response и предназначено для выявления, анализа и пресечения угроз на рабочих станциях и серверах под управлением Windows и Linux.

Главная особенность новинки — корреляция событий прямо на уровне агента, то есть непосредственно на конечной точке.

Такой подход позволяет фиксировать подозрительную активность и реагировать на неё без постоянной зависимости от центральной инфраструктуры. Проще говоря, часть логики срабатывает на месте, а не после отправки данных куда-то наверх.

В продукт встроены механизмы автоматической блокировки вредоносной активности. При этом предусмотрены и инструменты ручного реагирования, чтобы оператор мог отдельно вмешаться в инцидент и выполнить точечные действия там, где автоматического сценария недостаточно.

В составе Security Vision EDR заявлено более 800 преднастроенных правил корреляции, охватывающих типовые техники атак. Для настройки и доработки правил предусмотрен No-Code редактор — он позволяет адаптировать логику детектирования под конкретную инфраструктуру без программирования.

Отдельно в решении сделан акцент на настройке сенсоров и собираемой телеметрии. Это должно помочь компаниям балансировать между глубиной мониторинга и нагрузкой на систему, что для EDR-сегмента вопрос вполне практический, а не декоративный.

Ещё один важный блок — управление агентской инфраструктурой. В системе есть функции централизованного развёртывания агентов, контроля их доступности и оценки стабильности работы. Эти данные выводятся на дашборды и в отчёты, чтобы было проще следить за покрытием и состоянием всей агентской сети.

Кроме того, в продукт встроен модуль управления активами. Он позволяет сканировать инфраструктуру, инвентаризировать хосты и сервисы, формировать группы активов и классифицировать их по ролям и критичности. Для аналитиков это даёт дополнительный контекст при расследовании: можно быстрее понять, насколько важен затронутый актив и какое место он занимает в инфраструктуре.

Компания также сообщила, что продукт внесён в реестр российского ПО и имеет ряд сертификатов и заключений, включая документы ФСТЭК, ФСБ, Минобороны России и ОАЦ при Президенте Республики Беларусь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru