В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

Исследователи выявили уязвимость в алгоритме хеширования NeuralHash, который Apple использует, помимо прочего, для проверки схожести фото и видео пользователя с известными материалами, на которых запечатлена эксплуатация несовершеннолетних. Таким образом, система сканирования Apple CSAM получила новую порцию критики.

На этой неделе один из пользователей GitHub опубликовал на площадке реконструированную Python-версию NeuralHash. По словам специалиста, ему удалось провести обратный инжиниринг протокола из прошлых версий iOS.

В посте также содержалась инструкция, позволяющая извлечь NeuralHash из текущих сборок macOS или iOS. Стоит отметить, что NeuralHash не используется конкретно для CSAM, однако всё равно даёт представление об уязвимостях системы в целом.

«Предварительные тесты показали, что алгоритм допускает сжатие и изменение размеров изображения, но при этом запрещает переворачивать его или обрезать», — написал выложивший алгоритм эксперт на страницах Reddit.

«Надеюсь, это поможет нам лучше понять алгоритм NeuralHash и вычислить его потенциальные слабости до того, как он появится в iOS».

Вскоре после этого пользователь Кори Корнелиус отметил интересную особенность алгоритма: два изображения могут генерировать абсолютно одинаковый хеш. Apple же утверждает, что дополнительные защитные функции системы CSAM будут пресекать эксплуатацию этой бреши.

Напомним, что с момента анонсирования функции сканирования фотографий и видеозаписей Apple пытается убедить всех, что она абсолютно безопасна для добропорядочных граждан. Например, на днях корпорация ответила на обвинения во встраивании бэкдора.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru