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.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru