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.

WhatsApp подключил локальный ИИ-антискам ибудет вычислять мошенников

WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) начал ограниченное бета-тестирование функции Scam Alert, которая предупреждает о подозрительных сообщениях от незнакомцев. Проверкой занимается модель машинного обучения прямо на смартфоне: содержимое переписки не отправляется ни WhatsApp, ни Meta.

Сквозное шифрование обещают не ломать — редкий случай, когда антифрод не требует заглянуть пользователю через плечо.

После включения функции устройство загружает модель и анализирует структуру диалога и языковые признаки мошенничества. Если сообщение покажется подозрительным, получатель увидит предупреждение. Отправитель об этом не узнает.

Пользователь сможет заблокировать собеседника, пожаловаться, проигнорировать сигнал или объявить чат доверенным. В последнем случае можно добровольно передать пять последних полученных сообщений для улучшения модели.

Чтобы Meta не могла незаметно подсунуть отдельному человеку специальную версию анализатора, каждый релиз модели регистрируется в стороннем неизменяемом журнале. Манифест с хешами SHA-256 подписывается ключами Ed25519, которыми управляет Cloudflare. Смартфон проверяет подпись, запись в журнале и целостность файлов до запуска модели.

WhatsApp будет получать только обезличенные счётчики срабатываний и последующих действий пользователей. В приложении также появится журнал Scam Alert Activity с результатами проверок и версиями модели. Пока это ранняя техническая версия, а не готовый массовый релиз.

Тем временем Signal запустил автоматическую проверку ключей. Функция использует криптографически проверяемый журнал и позволяет убедиться, что между собеседниками не пристроился незваный посредник. Независимыми аудиторами выступают Cloudflare и Trail of Bits, причём открытые данные пользователей им не показываются.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru