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.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru