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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru