Эксперт нашёл способ восстановить слова после пикселизации изображения

Эксперт нашёл способ восстановить слова после пикселизации изображения

Эксперт нашёл способ восстановить слова после пикселизации изображения

Исследователь продемонстрировал технику, благодаря которой ему удалось восстановить текст, скрытый при помощи пикселизации. Также он выложил на GitHub свой инструмент, который можно использовать для восстановления текста на отредактированных изображениях.

Интересный метод восстановления картинки, обработанной пикселизацией, показал Дэн Петро из Bishop Fox. Речь идёт о способе размытия части или всего медиаконтента, к которому прибегают новостные издания и пр.

На самом деле, Петро заинтересовался задачей команды Jumpsec Labs, которая в прошлом году предлагала любому желающему расшифровать текст на представленной ниже картинке.

 

Петро, уже давно изучавший различные методы пикселизации и обфускации, смог полностью восстановить предложенный Jumpsec Labs текст, однако в общий доступ эксперт выложил только частичное решение:

 

Несмотря на то что ранее уже публиковались инструменты для восстановления лиц людей или пейзажей из изображений с пикселизацией, никто не занимался вплотную извлечением текста. Тулзы вроде Depix показывают неплохие результаты в теории, но, по словам Петро, проваливаются в реальных сценариях. Например, Depix вменяют чрезмерное количество шума на восстановленных картинках.

 

Именно поэтому специалист опубликовал на GitHub инструмент под названием Unredacter. Ниже можно увидеть процесс восстановления пикселизированного текста.

 

В блоге Bishop Fox Петро приводит результаты своих исследований и описывает метод, который помог ему создать Unredacter.

Киберпреступники испугались, что ИИ оставит их без работы

Искусственный интеллект добрался даже до теневого рынка. Исследователи Sophos проанализировали обсуждения на киберпреступных форумах, в даркнете и закрытых мессенджерах и обнаружили неожиданную тенденцию: злоумышленники всё чаще переживают, что нейросети могут лишить их заработка.

Причина проста: на подпольных площадках активно появляются ИИ-инструменты, которые автоматизируют то, что раньше требовало опыта и навыков.

Уже продаются сервисы для создания фишинговых кампаний, написания вредоносного кода, проведения атак с использованием социальной инженерии и работы внутри взломанных сетей.

Некоторые злоумышленники уже используют генеративный ИИ, чтобы преодолевать языковые барьеры, быстрее общаться с потенциальными жертвами и масштабировать мошеннические схемы.

Отдельно исследователи отмечают рост популярности дипфейков — их применяют, например, в романтическом мошенничестве, выдавая сгенерированные лица и голоса за реальных людей.

 

Но далеко не все представители криминального сообщества радуются новым технологиям. На форумах всё чаще появляются опасения, что ИИ начнёт вытеснять тех, кто годами вручную писал вредоносный код. Некоторые участники прямо жалуются, что автоматизация обрушит цены на услуги разработчиков зловредов, а качество продукта ухудшится, если код начнут массово генерировать боты.

 

При этом отношение к новым моделям остаётся неоднозначным. Одни считают, что вокруг возможностей современных ИИ слишком много шума, а их эффективность переоценена. Другие уверены, что влияние нейросетей на подпольный рынок будет только расти, а конкуренция станет жёстче.

 

В Sophos напоминают, что независимо от того, пишет вредоносный код человек или нейросеть, организациям стоит делать ставку на базовые меры защиты: своевременно обновлять программное обеспечение, использовать многофакторную аутентификацию, надёжные пароли и внимательно отслеживать подозрительную активность в инфраструктуре. ИИ может ускорить работу злоумышленников, но старые правила кибергигиены от этого не перестают работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru