Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Исследователи из Trustwave выпустили новый инструмент с открытым исходным кодом, который использует распознавание лиц для отслеживания тем в социальных сетях. Инструмент получил имя Social Mapper. Эта система способна находить профили в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn и других сетях на основе имени пользователя и изображения.

Само собой, подобный поиск можно осуществлять вручную, но автоматизированный процесс гарантирует, что он будет выполняться гораздо быстрее — система может одновременно искать профили сразу нескольких людей.

«Сбор информации онлайн — довольно трудоемкий процесс. Вот если бы его можно было автоматизировать и применить в массовом масштабе к сотням и тысячам людей», — объясняют в Trustwave.

Social Mapper не требует доступ к API социальных сетей — это огромный плюс, так как необходимость в API ограничивало использование инструментов роде Geofeedia. Таким образом, система выполняет поиск в специальном окне, а затем использует распознавание лица для сканирования первых 10-20 результатов, ища соответствия.

Минусом — в сравнении с основанными на API методами поиска — является скорость. По оценкам разработчиков, поиск списка из 1000 человек может занять более 15 часов.

В качестве результата система выдает таблицу подтвержденных аккаунтов для каждого имени. Просто идеальная схема для фишинговых кампаний и общего сбора информации.

Social Mapper в настоящее время доступен на GitHub.

В прошлом месяце Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

Позже Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition.

15 тыс. отправили ИИ-агентов на борьбу с кибератаками

Более 15 тыс. компаний уже используют в публичных облаках сервисы информационной безопасности на базе искусственного интеллекта. ИИ помогает выявлять атаки в реальном времени, сортировать поток предупреждений и разбираться с уязвимостями, пока специалисты ещё пытаются понять, какое из тысяч уведомлений действительно горит.

Такие данные представила Yandex Cloud в отчёте об угрозах для облачных и гибридных инфраструктур за первое полугодие 2026 года.

За это время изменились и действия атакующих. Если раньше главным пропуском в корпоративные сети оставались украденные пароли, то теперь злоумышленники всё чаще эксплуатируют уязвимости публичных приложений.

В российских облаках фиксировались попытки использовать критическую уязвимость React2Shell, а также проблемы ядра Linux Copy Fail и Dirty Frag.

Закрывать все найденные дыры вручную компании уже не успевают, поэтому часть рутины передают ИИ-агентам. Они мгновенно расставляют приоритеты, проводят триаж алертов, собирают информацию об инцидентах и выполняют первичные расследования.

К устранению критических уязвимостей человек пока подключается лично, полностью отдавать роботу ключи от инфраструктуры бизнес всё же не решился.

В Yandex Cloud считают, что современным корпоративным системам защиты необходимы поведенческие детекторы, объединённая телеметрия и ИИ-агенты. Причина проста: атаки ускоряются, а классическая схема «получили алерт — открыли тикет — когда-нибудь посмотрели» всё чаще проигрывает злоумышленникам по темпу.

Поменялись и главные цели. В первой половине 2025 года 35% атак приходилось на ИТ-компании. К середине 2026 года на первое место вышел ретейл с долей 39%, следом расположилось производство с 29%, а ИТ-сектор опустился до 20%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru