Система распознавания лиц перепутала нарушителя с его братом-близнецом

Система распознавания лиц перепутала нарушителя с его братом-близнецом

Система распознавания лиц перепутала нарушителя с его братом-близнецом

Московские камеры “опознали” преступника, находившегося в розыске. Его увезли в отделение полиции. Позже выяснилось, что задержанный — брат-близнец настоящего нарушителя закона.

Про историю с ошибкой в биометрии пишет Telegram-канал Baza. 11 августа одна из камер на Ярославском шоссе опознала 40-летнего Александра. Его лицо совпало с биометрическими данными преступника в розыске.

Полицейские получили задание и выехали по адресу регистрации нарушителя закона. Дверь им открыл мужчина с ориентировки, но представился он Михаилом и даже показал паспорт. Гражданин объяснил, что в розыске не он, а его брат-близнец.

“Такая история сперва вызвала лишь насмешки, и Михаила доставили в отдел, но там, спустя время, его слова подтвердились”, — пишет Baza.

Административный надзор после уголовного дела за ограбление нарушил брат-близнец задержанного. Не-Александра из полиции отпустили, но посоветовали “не светиться” под уличными камерами, пока не найдут настоящего нарушителя.

Ошибки в системе распознавания лиц среди близнецов — классический баг технологии Facial Recognition System.

В прошлом месяце мы рассказывали о новом изобретении израильских специалистов — маска, защищающая от технологий распознавания лиц. На ткань или бумагу наносят определенный рисунок. Паттерн не даёт технологиям распознать человека в маске.

В ноябре 2019 года Савеловский районный суд Москвы оставил без удовлетворения иск жительницы столицы, которая требовала признать незаконным применение системы распознавания лиц в работе камер наблюдения. Суд пришел к выводу, что слежка не является вмешательством в частную жизнь граждан.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru