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.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru