Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Найден способ отслеживать курсор мыши пользователя с помощью HTML и CSS

Исследователь в области безопасности обнаружил новый метод, позволяющий отслеживать перемещение курсора мыши пользователя, используя исключительно HTML и CSS. Более того, этот метод способен обойти известные технологии защиты от отслеживания.

Как известно, большинство подобных методов отслеживания реализовано с помощью кода JavaScript, встроенного в страницу веб-сайта или в код рекламных объявлений. Это позволяет следить за перемещением пользователя и его взаимодействием с сайтом.

Такие скрипты можно заблокировать с помощью специальных программ и расширений для браузера. Например, неплохо справляются различные блокировщики рекламы вроде AdBlock.

Однако исследователи нашли новый способ, с помощью которого можно отслеживать перемещение курсора мыши на странице определенного сайта. Этот способ отличается тем, что в нем совершенно не участвует JavaScript.

Для этих целей используется только HTML и CSS, что крайне затрудняет блокирование такого метода отслеживания.

Использование этого метода эксперт Дэви Уибирал продемонстрировал в Twitter. Помимо этого, специалист опубликовал видео, в котором показана реализация этой технологии:

Уибирал использовал сетку из DIV, в которых применялся псевдокласс CSS :hover. Этот псевдокласс подставлял новое фоновое изображение каждый раз, когда курсор мыши пользователя двигался вдоль div’ов.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru