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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru