Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Эксперты показали, как обмануть функцию сканирования фото Apple CSAM

Исследователи из Имперского колледжа Лондона показали лёгкий способ обмануть систему сканирования медиаконтента. В качестве примера взяли технологию Apple CSAM, которая создала немало шума летом этого года.

Напомним, что CSAM (Child Sexual Abuse Material) была разработана с целью вычислять и пресекать распространение порнографических материалов, в которых фигурируют несовершеннолетние лица.

Из-за большого давления пользователей и специалистов по защите информации техногиганту из Купертино пришлось отложить введение этой функции в эксплуатацию до 2022 года. За это время разработчики обещали усовершенствовать CSAM и сделать саму технологию более прозрачной.

Основная идея разработки Apple опирается на сравнение хешей изображений, которые передаются с помощью iOS-устройств, с базой данных NCMEC и других организаций, занимающихся вопросами защиты детей.

Если CSAM найдёт совпадения, специалисты Apple изучат содержимое подозрительных материалов, а затем, если алерт подтвердится, передадут правоохранителям информацию о распространении детской порнографии.

Однако на симпозиуме USENIX специалисты продемонстрировали интересный способ, доказывающий, что ни Apple CSAM, ни любая другая аналогичная система не способна эффективно детектировать нелегальный контент.

По словам исследователей, алгоритмы детектирования достаточно легко обмануть — в 99,9% случаев, причём для этого даже не потребуется визуально менять изображения. Сам фокус заключается в использовании специального хеш-фильтра, который заставит систему сканирования воспринимать этот контент иначе. Для глаза человека разница будет незаметна:

 

В отчёте (PDF) специалисты указали на контрмеры — увеличить порог срабатывания, однако это неизбежно приведёт к ложноположительным детектам.

Напомним, в прошлом месяце стало известно, что Евросоюз уже давно хотел сканировать фото на iPhone пользователей, ещё до самого анонса технологии Apple CSAM.

Не просто сканер, а разбор находок: SASTAV вынесли в формат ИБ-сервиса

ShiftLeft Security, разработчик платформы анализа защищённости исходного кода SASTAV, объявила о партнёрстве с провайдерами управляемых сервисов ИБ, включая системного интегратора УЦСБ. Теперь заказчики смогут передавать проверку кода и валидацию уязвимостей внешним экспертным командам.

Модель рассчитана на одну из частых проблем при работе с SAST-инструментами — большое количество ложноположительных срабатываний.

Вместо того чтобы отдавать заказчику сырой поток предупреждений, сервис предполагает полный цикл проверки: код загружается в защищённый контур платформы, проходит автоматизированный анализ небезопасных паттернов, зависимостей и конфигураций, а затем результаты дополнительно проверяют эксперты.

На выходе компания получает не просто список технических алертов, а подтверждённые уязвимости с приоритизацией, описанием возможного влияния на бизнес и рекомендациями по исправлению. Это должно снизить нагрузку на внутренние ИБ-команды и разработчиков, которым обычно приходится тратить время на разбор нерелевантных находок.

SASTAV может анализировать разные части приложения: бэкенд-сервисы, frontend, API-контуры и инфраструктурные манифесты. При оценке учитываются архитектура и бизнес-логика конкретного проекта, а критичность находок ранжируется с учётом вероятности эксплуатации.

Услуга будет доступна в двух форматах: как разовый аудит перед релизом, сертификацией или внешней проверкой, а также как регулярный сервис с согласованной периодичностью. В рамках подписки или отдельного контракта можно провести повторную проверку, чтобы подтвердить устранение найденных проблем.

Границы работ, технологический стек и объём проверяемого кода фиксируются в техническом задании. Такой формат позволяет компаниям получать внешнюю оценку защищённости разработки без необходимости полностью переносить эту нагрузку на собственные ИБ-ресурсы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru