Эксперты разработали систему для решения CAPTCHA на сайтах дарквеба

Эксперты разработали систему для решения CAPTCHA на сайтах дарквеба

Эксперты разработали систему для решения CAPTCHA на сайтах дарквеба

Команда исследователей из университетов Аризоны, Джорджии и Флориды представили основанную на машинном обучении систему для решения тестов CAPTCHA. По словам экспертов, их разработка способна обойти 94,4% CAPTCHA на сайтах в дарквебе.

Этот «решатель» специалисты создали с конкретной целью: упростить сбор данных киберразведки, который сейчас требует участия человека для решения CAPTCHA вручную.

Как известно, определённые сайты используют «капчу», чтобы отличить реальных пользователей от ботов. В дарквебе эта технология особенно актуальна, поскольку веб-ресурсам «тёмной сети» необходимо постоянно защищать себя от DDoS-атак.

Есть мнение, что качественная CAPTCHA может создать достаточный барьер, чтобы сдержать ботов конкурентов. Причём каждая площадка использует свою капчу, что затрудняет создание единого инструмента для их обхода.

Именно поэтому сбор важных данных в дарквебе представляет определённую сложность для специалистов по кибербезопасности и при этом ещё обходится дорого — для решения капчи приходится использовать сотрудников.

Чтобы облегчить жизнь исследователям, эксперты разработали систему (PDF), обрабатывающую растровые изображения. Эта система может отличить буквы от цифр, попеременно сравнивая их. Таким образом, размер CAPTCHA никак не повлияет на новый «решатель».

 

Система использует образцы капчи из многих регионов, чтобы учиться отличать мелкие детали: линии и края. В результате разработку не проведёшь изменением размера шрифта, цвета и даже поворотом символов.

 

Авторы солвера выложили его на GitHub, поэтому существует риск использования новой системы и в киберпреступных целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru