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.

Вышел Android-инструмент для поиска VPN по методичке Минцифры

Разработчик под ником xtclovver выпустил проект RKNHardering — тестовое Android-приложение, которое, как утверждается, умеет искать на устройстве признаки использования VPN и прокси по логике, близкой к недавно обсуждавшейся методичке для российских ИТ-компаний.

Согласно описанию проекта, приложение написано на Kotlin и предназначено для проверки того, насколько заметен используемый сервис обхода блокировок.

Достоверно подтвердить все заявленные возможности проекта по открытым источникам пока нельзя, но сам факт появления такого инструмента хорошо ложится в текущую повестку.

RKNHardering анализирует трафик, сверяет IP-адреса с базами прокси, VPN и адресов дата-центров, а затем пытается оценить, насколько подозрительно выглядит используемое соединение.

 

Автор также отдельно поблагодарил runetfreedom за proof-of-concept, на основе которого, по его словам, была реализовано детектирование одного из сценариев обхода split tunneling (раздельное туннелирование). Сам runetfreedom действительно ведёт публичный GitHub-аккаунт, где размещает связанные с этой темой материалы.

 

Фон у этой истории понятный. В начале апреля СМИ сообщили, что Минцифры направило крупнейшим интернет-компаниям рекомендации по выявлению пользователей с включёнными VPN и при этом отдельно признало, что на iPhone такие возможности «существенно ограничены» из-за особенностей iOS.

В тех же публикациях говорилось, что внедрение механизмов поиска VPN предлагается начинать именно с мобильных устройств на Android и iOS.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru