Эксперты показали снятие цифрового отпечатка в зашифрованном Tor-трафике

Эксперты показали снятие цифрового отпечатка в зашифрованном Tor-трафике

Эксперты показали снятие цифрового отпечатка в зашифрованном Tor-трафике

Исследователи провели новый анализ техники снятия цифрового отпечатка посетителей веб-сайтов и пришли к выводу, что потенциальный злоумышленник может легко угадать часто посещаемый жертвой ресурс. Специалисты даже продемонстрировали подобную атаку на зашифрованный трафик Tor.

Согласно опубликованному отчёту (PDF), показанный вектор атаки обеспечивает 95-процентную точность при мониторинге пяти популярных сайтов.

«Наша техника против наборов из 25 и 100 сайтов продемонстрировала 80 и 60% точности соответственно», — подчёркивают исследователи.

 

Несмотря на все меры конфиденциальности, реализованные проектом Tor (например, зашифрованные запросы для каждого узла, затрудняющие анализ и предотвращающие утечку информации), существуют методы атак, основная цель которых — сломать защиту анонимности пользователя.

Злоумышленники пытаются вычислить паттерны зашифрованного трафика, которыми обменивается жертва и сеть Tor, чтобы вычислить и предугадать посещаемые сайты. Разработанная экспертами техника подразумевает, что атакующий будет использовать выходной узел, с помощью которого будет собирать следы Tor-трафика, сгенерированные реальными пользователями.

Модель исследователей также предполагает наличие фазы онлайн-обучения, на протяжении которой МО-алгоритмы исследуют реальный трафик Tor. Для этого специалисты целую неделю поддерживали входные и выходные узлы и использовали кастомную версию Tor v0.4.3.5 для извлечения необходимой информации.

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru