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.

Вышла PT Container Security 0.8 с публичным API

Positive Technologies представила новую версию PT Container Security — 0.8. В этом релизе продукт получил несколько заметных изменений, которые должны упростить работу SOC-команд и повысить устойчивость защиты контейнерных сред. Главное новшество — появление публичного API.

Теперь продуктом можно управлять не только через веб-интерфейс, но и автоматически: отправлять HTTPS-запросы из скриптов, интегрировать с SIEM или другими инструментами.

Это позволяет оператору SOC обрабатывать события рантайма в привычных системах и автоматизировать создание правил по всей инфраструктуре.

В компании подчёркивают, что для токенов добавили расширенные настройки: срок действия, набор привилегий и возможность максимально ограничивать доступ — например, оставить только просмотр истории событий. Администратор при необходимости может разом отозвать все токены.

В PT Container Security 0.8 появилось больше параметров для настройки правил в admission controller и мониторинга рантайма: теперь можно указывать конкретные поды, контейнеры, ноды, образы и репозитории. Это помогает точнее реагировать на инциденты и снижает нагрузку на систему, исключая лишние проверки.

Ещё одно важное улучшение — цепочка детекторов не останавливается, если один из них отработал с ошибкой. Анализ продолжается, а SOC-специалист видит, какие детекторы не справились, и может изучить детали. Проблемные события выделяются красным — чтобы сразу бросались в глаза.

Работа с сертификатами для TLS-соединений между компонентами теперь реализована средствами Helm. Сертификаты создаются автоматически и прописываются в values.yaml, но при желании можно хранить их в отдельном файле — это упрощает администрирование.

Новые возможности станут доступны пользователям после обновления PT Container Security до версии 0.8.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru