Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Полиция будет выявлять педофилов в Сети с помощью распознавания рук

Исследователи просят общественность принять посильное участие в создании базы данных человеческих рук. Впоследствии, по задумке специалистов, эта база поможет правоохранителям ежедневно идентифицировать десятки тысяч педофилов.

Эксперты-криминалисты могут вычислить подозреваемых по фото- или видеоматериалам, на которых запечатлены преступные действия в отношении несовершеннолетних.

Для этого специалистам достаточно проанализировать тыльную сторону ладони и сравнить рисунок вен и сосудов с рукой подозреваемого в растлении малолетних.

Однако на сегодняшний день такая процедура занимает много времени — минимум две недели на каждый случай. При этом процент точных идентификаций злоумышленников составляет 86.

Именно поэтому специалисты Ланкастерского университета вместе с учёными из Университета Данди решили автоматизировать процесс с помощью новой системы распознавания рук.

В случае успешной реализации полицейские смогут найти подозреваемого в незаконном обращении с детьми без необходимости проводить сравнения, на которые уходит слишком много времени.

Система распознавания рук должна ежедневно анализировать десятки тысяч подобных изображений. По словам специалистов, нововведение позволит легче подготовить доказательную базу для суда.

«Нам нужно понять, как отделять сосуды на руке белого человека и китайца. Поэтому нам нужен целый спектр образцов от лиц разных возрастов и национальностей. Мы просим людей сделать несколько снимков своих рук на камеры смартфонов, используя при этом наше приложение. После этого нужно будет отправить эти фотографии нам», — объясняет один из главных исследователей Брайан Уильямс.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru