Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

Миллионы пользователей браузеров стали жертвами расширений-шпионов

Исследователи из Koi Security рассказали о масштабной кампании с использованием расширений для браузеров, за которой, по их оценке, стоит китайская кибергруппа. Новая операция получила название DarkSpectre и затронула около 2,2 млн пользователей Chrome, Edge и Firefox.

Если учитывать более ранние кампании той же группы — ShadyPanda и GhostPoster, — общее число пострадавших превышает 8,8 млн человек за последние семь лет.

Ранее Koi уже связывала DarkSpectre с ShadyPanda — серией расширений, маскировавшихся под полезные инструменты и занимавшихся кражей данных, подменой поисковых запросов и мошенничеством. Тогда речь шла о 5,6 млн пользователей, включая более 100 расширений, часть из которых «просыпалась» только спустя годы после публикации.

Одно из таких расширений для Edge, например, активировало скрытую логику лишь через три дня после установки — очевидно, чтобы спокойно пройти модерацию в магазине. При этом исследователи обнаружили десятки так называемых «спящих» аддонов: сейчас они ведут себя безобидно, набирают аудиторию и положительные отзывы, но могут получить опасные функции с очередным обновлением.

Вторая кампания, GhostPoster, была в основном нацелена на пользователей Firefox. Под видом утилит и VPN-расширений они внедряли JavaScript-код для подмены партнёрских ссылок, трекинга и рекламных махинаций. Среди находок есть даже расширение «Google Translate» для Opera, набравшее практически миллион установок.

Самая свежая и, пожалуй, самая тревожная часть истории — так называемый Zoom Stealer. Это набор из 18 расширений для Chrome, Edge и Firefox, замаскированных под инструменты для Zoom, Google Meet и GoToWebinar. Их задача — собирать корпоративную информацию: ссылки на встречи (включая пароли), ID конференций, темы, описания, расписание и статус регистрации. Данные передаются в реальном времени через WebSocket-соединения.

Причём на этом сбор не заканчивается. Расширения вытягивают сведения о спикерах и организаторах вебинаров — имена, должности, биографии, фотографии, названия компаний, логотипы и рекламные материалы. Всё это происходит каждый раз, когда пользователь просто заходит на страницу регистрации мероприятия.

По словам исследователей, эти дополнения запрашивают доступ сразу к 28 платформам видеосвязи, включая Zoom, Microsoft Teams, Cisco WebEx и Google Meet — даже если расширению такой доступ вообще не нужен.

 

«Это не потребительское мошенничество, а инфраструктура корпоративного шпионажа, — подчёркивают специалисты Koi Security. — Пользователи действительно получали обещанную функциональность, доверяли расширениям и ставили им высокие оценки. А наблюдение шло тихо и незаметно».

Собранные данные могут использоваться для шпионажа, сложных схем социальной инженерии и масштабных операций по подмене личности. Связь кампаний с Китаем исследователи подтверждают сразу несколькими признаками: использованием серверов Alibaba Cloud, регистрациями в китайских провинциях, фрагментами кода с китайскими комментариями и мошенническими схемами, ориентированными на JD.com и Taobao.

В Koi Security считают, что это далеко не конец истории. По их словам, у DarkSpectre могут уже быть новые расширения, которые пока выглядят полностью легитимными — они «копят доверие» и просто ждут своего часа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru