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.

Бесплатные VPN начали умирать за пару дней, IP уже ни при чём

Бесплатный VPN из Telegram бодро запускается, а через несколько дней Reels замирают, YouTube уходит в бесконечную загрузку, а Gemini встречает ошибкой 403. Современные системы фильтрации научились распознавать туннели даже без расшифровки трафика.

По версии пользователя Хабра Djin22, теперь одного нового IP-адреса может быть недостаточно.

Анализаторы изучают размеры пакетов, интервалы между ними, структуру TLS-соединения и другие косвенные признаки. Если трафик ведёт себя как прокси, маскировка под обычный HTTPS уже не всегда спасает.

Один из характерных сценариев автор называет «проблемой 16 КБ»: соединение успешно устанавливается, передаёт первые данные, а затем резко замедляется или обрывается. Для борьбы с этим используют фрагментацию пакетов, уменьшение размера TCP-сегментов и десинхронизацию DPI с помощью zapret. Идея проста: сервер должен получить нормальный поток, а анализатор — головоломку.

Отдельная история — сервисы Google. Они могут учитывать TLS-отпечаток клиента и замечать, когда программа притворяется Chrome не слишком убедительно. В sing-box для более правдоподобной имитации браузера применяют uTLS.

Если Telegram не работает даже через VLESS Reality, автор предлагает ShadowTLS v3: протокол маскирует соединение под обычную TLS-сессию с разрешённым ресурсом. Ещё один приём — padding, то есть добавление случайных данных для изменения размеров пакетов и усложнения статистического анализа.

В качестве готовых вариантов Djin22 перечисляет hynet.cloud, AmneziaVPN, Red Shield VPN, Cloudflare WARP и собственные серверы на Xray или sing-box. Однако часть текста о hynet.cloud выглядит рекламно, а заявления об «эмуляции JA4», residential-маршрутизации и автоматическом переключении протоколов приводятся без независимого подтверждения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru