Исследователи нашли код кликджекинга на сайтах с 43 млн посещений в день

Исследователи нашли код кликджекинга на сайтах с 43 млн посещений в день

Исследователи нашли код кликджекинга на сайтах с 43 млн посещений в день

Сотрудники Microsoft совместно со специалистами университетов Китая, Южной Кореи и США проанализировали 250 тыс. самых популярных сайтов по статистике Alexa. В результате экспертам удалось выявить три разные техники кликджекинга, которые используются для перехвата кликов.

Основными виновниками стали вредоносные расширения для браузеров и нежелательные сторонние скрипты, загружаемые веб-страницами. Эти две составляющие могут тайно менять ссылки «на лету», отправляя посетителей на любые угодные ресурсы, а также выполнять код в фоне.

Основные цели тех, кто этим занимается — заставить пользователей ненамеренно кликнуть рекламное объявление, установить cookies, загрузить и запустить вредоносные программы и тому подобное.

В своем отчете под названием «All Your Clicks Belong to Me: Investigating Click Interception on the Web» (PDF) эксперты рассказывают, как им удалось создать собственный фреймворк Observer для анализа кликджекинга. Задача Observer заключалась в мониторинге перехвата кликов.

Среди 250 000 топовых сайтов по статистике Alexa специалисты нашли на 613 ресурсах 437 сторонних скриптов, перехватывающих клики пользователей. Общее число ежедневных посещений этих сайтов было в районе 43 миллионов.

По словам экспертов, эти скрипты пытались вынудить пользователя кликнуть различные элементы на странице, замаскированные под контент. Иногда такие элементы были почти невидимы и перекрывали основной контент.

Помимо этого, исследователи предупреждают, что подобный кликджекинг может использоваться и для установки вредоносных программ. Таких кампаний среди проанализированных сайтов нашлось всего две.

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