Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Компания Adobe открыла исходный код инструмента, способного идентифицировать сгенерированные случайным образом строки. Разработка будет также полезна для вычисления скомпрометированных учётных данных.

Инструмент получил имя Stringlifier. Он написан на Python и задействует машинное обучение, чтобы отличить сгенерированную случайным образом последовательность от нормальной последовательности текста.

В частности, детище Adobe отлично подойдёт для анализа логов приложений или записей, касающихся безопасности. Например, если понадобится вычислить случайно скомпрометированные учётные данные.

Stringlifier легко может распознать хеши, ключи API, сгенерированные пароли, а также случайные строки в исходном коде, логах или файлах конфигурации.

Исходный код инструмента разработчики опубликовали в собственном репозитории GitHub. По словам Adobe, Stringlifier уже использовался внутри компании для выявления случайных строк, аномалий в базах данных и т. п. Однако в связке с ним Abode использовала другую разработку — Tripod.

Яндекс собрал единый антифрод: ботам и накрутчикам станет сложнее

Яндекс начал внедрять «Универсальный антифрод» — единую ИИ-платформу для борьбы с ботами, накрутками и другими видами цифрового мошенничества. Новая система позволяет подключить защиту к сервису за 2-4 дня. Раньше разработка отдельного решения могла занимать несколько месяцев.

К платформе уже подключены десятки сервисов Яндекса, включая Еду, Афишу, Путешествия и приложения с Алисой AI. Сценарии атак у них разные, но суть одна: мошенники пытаются обмануть алгоритмы и получить выгоду.

Например, в Афише система вычисляет ботов, которые массово бронируют билеты на популярные мероприятия. Так перекупщики создают искусственный дефицит, а затем выставляют билеты на других площадках — разумеется, уже с бодрой наценкой.

В Еде антифрод проверяет обращения в службу поддержки. Речь в том числе о случаях, когда злоумышленники многократно жалуются на один заказ в надежде получить компенсацию. После внедрения платформы сервис стал распознавать и блокировать такие обращения более чем в десять раз эффективнее.

В основе системы — нейросеть, аналитические методы и свыше 100 правил, описывающих основные классы атак. Платформа анализирует трафик в реальном времени и подбирает параметры защиты отдельно для каждого сервиса.

Главная фишка решения — централизованное обновление. Если Яндекс обнаружит новую мошенническую схему, защиту можно быстро распространить сразу на все подключённые продукты. Пока мошенники придумывают очередной хитрый план, антифрод уже готовится его испортить.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru