DrawnApart — новая техника снятия отпечатков пользователей с помощью GPU

DrawnApart — новая техника снятия отпечатков пользователей с помощью GPU

DrawnApart — новая техника снятия отпечатков пользователей с помощью GPU

Команда экспертов из университетов Франции, Израиля и Австралии показали интересный метод создания уникальных цифровых отпечатков пользователей Сети и веб-отслеживания. Для этого исследователи задействовали графические процессоры самих объектов слежки (GPU).

В ходе эксперимента специалисты использовали 2550 устройств с 1605 различными CPU-конфигурациями. Это позволило продемонстрировать, что их метод — «DrawnApart» — может увеличить среднюю продолжительность отслеживания до 67%.

Для создания отличительных цифровых отпечатков эксперты использовали GPU целевых устройств и прибегали к помощи библиотеки WebGL. Как известно, этот кросс-платформенный API используется для рендеринга 3D-графики во всех современных браузерах.

Используя эту библиотеку, метод DrawnApart может высчитать число и скорость исполнительных блоков в GPU.

 

Суть DrawnApart заключается в использовании коротких GLSL-программ, которые выполняются GPU отслеживаемого устройства. Команда исследователей разработала два вектора: метод вычисления на экране, при котором выполняется малое количество сложных вычислительных операций; метод «за кадром», который подвергает GPU более продолжительному, но менее интенсивному тесту.

В результате эксперты получили отпечатки, состоящие из 176 замеров, взятых из 16 показателей, которые используются для создания цифрового отпечатка. Специалисты представили эти отпечатки визуально, чтобы продемонстрировать видимые отличия:

 

При этом в ходе тестов исследователи даже меняли другие аппаратные составляющие, что не повлияло на результат, поскольку отпечатки прямо зависели от GPU. На таблице ниже можно посмотреть, какие устройства использовали специалисты и насколько точными были результаты.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru