РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

РКН прогнозирует диверсии в Сети и готовит закон об алгоритмах рекомендаций

Роскомнадзор занимается проработкой сценариев для предотвращения диверсий и психических провокаций в Сети, заявили в ведомстве. Регулятор подводит к закону о регулировании рекомендательных сервисов для соцсетей.

О потенциальных угрозах диверсий в интернете представитель Главного радиочастотного центра (подведомственен Роскомнадзору) рассказал сегодня на сессии Российского интернет-форума.

"На данный момент существуют прогнозы по дальнейшему использованию противником тактики диверсий, индивидуального террора и психических провокаций для подкрепления новых информационных кампаний, — приводит ТАСС цитату Кирилла Золотова.

По его словам, сейчас прорабатываются сценарии для предотвращения подобных инцидентов. Других подробностей чиновник не привел.

Сегодня же “Ведомости” написали о планах Роскомнадзора по регулированию рекомендательных сервисов.

В аналитической справке ГРЧЦ говорится, что алгоритмы интернет-рекомендаций “могут привести к политической поляризации общества, продвижению фейковых новостей и риторик ненависти”.

Сейчас в том или ином виде рекомендательные сервисы используют все крупнейшие интернет-компании. Основные российские разработчики – “Яндекс” и VK. Эти сервисы анализируют “цифровой след” пользователя и предлагают индивидуальный набор контента, рекламы или товаров.

“В основе рекомендательных алгоритмов лежит использование искусственного интеллекта (ИИ), будь то довольно простые модели логистической регрессии или наиболее продвинутые версии глубоких нейронных сетей”, — пишут авторы отчета.

В документе ИИ называют “ключевым компонентом популярных социальных сетей”.

По мнению специалистов ГРЧЦ, при распространении контента ИИ “часто отдает предпочтение спорной, разжигающей вражду и недостоверной информации, поскольку именно такой контент привлекает больше внимания пользователей и ведет к повышению вовлеченности и взаимодействия с платформой”.

В справке регулятор приводит статистику Facebook (соцсеть принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена). По статистике центра, 64% новых подписчиков экстремистских групп пришли в них через рекомендации.

Кроме того, алгоритмы способствуют созданию так называемых эхо-камер или “пузырей”. Рекомендательная система предлагает контент пользователям на основе схожести взглядов и интересов. Человек оказывается огражден от информации другого типа или от критической информации в отношении собственных взглядов.

Этими доводами Роскомнадзор подводит к необходимости принятия закона о регулировании таких сервисов.

По мнению регулятора, документ нужен для “защиты потребителей от непрозрачных алгоритмов отбора контента, способных искажать реальное положение дел и приводить к пугающим последствиям, вплоть до реального нанесения вреда здоровью и психике человека”.

Регулирование будет включать в себя возможность независимого аудита используемых алгоритмов, а пользователь должен дать согласие на обработку данных и иметь право его отозвать, добавили в ГРЧЦ.

Добавим, рекомендательные сервисы используют все основные социальные сети: Instagram (принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена), Twitter, Facebook (принадлежит Meta, признанной в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена), а также YouTube и китайский TikTok.

Атакующие прячут зловред в эмодзи и обходят ИИ-фильтры

Киберпреступники стали чаще использовать эмодзи и другие особенности Unicode, чтобы прятать вредоносный код, обходить фильтры и ускользать даже от ИИ-защиты. Новый тренд уже получил название emoji smuggling — «контрабанда через эмодзи».

Суть проста: злоумышленники кодируют команды и данные в символах, которые выглядят безобидно.

Это могут быть эмодзи, похожие друг на друга буквы из разных алфавитов (гомоглифы), невидимые символы Unicode или специальные знаки, меняющие порядок отображения текста. В итоге человек видит одно, а система обрабатывает совсем другое.

Один из популярных приёмов — подмена символов в доменах. Например, «apple.com» можно зарегистрировать с кириллическими буквами, которые визуально почти не отличаются от латиницы. В браузере адрес выглядит привычно, но ведёт на фишинговую страницу. Такие IDN-гомографические атаки известны давно, но сейчас они становятся частью более сложных схем.

Другой класс трюков — невидимые символы вроде Zero Width Space (U+200B). Они не отображаются на экране, но меняют структуру строки. Это позволяет «сломать» простые сигнатурные фильтры и при этом сохранить работоспособность кода. Исследователи уже показали инструменты, с помощью которых можно спрятать целый JavaScript-модуль в «пустом» файле за счёт нулевой ширины символов.

Отдельная тема — использование эмодзи как контейнера для данных. За счёт особенностей Unicode, тегов и вариационных селекторов можно зашифровать команды внутри последовательности иконок. Для логов и систем мониторинга это выглядит как обычные смайлики, но специальный декодер превращает их, например, в инструкции «скачать», «удалить», «выполнить».

Особенно тревожит исследователей влияние таких техник на ИИ-системы. По данным Mindgard, FireTail и других компаний, Unicode-манипуляции и «эмодзи-контрабанда» позволяют обходить фильтры безопасности LLM почти со 100-процентной эффективностью. Скрытая нагрузка может активироваться после простой расшифровки внутри модели, даже если видимый текст выглядит безобидно.

Проблема в том, что полностью запретить Unicode невозможно: бизнес глобален, пользователи пишут на разных языках, а эмодзи стали частью повседневного общения. Поэтому эксперты рекомендуют не блокировать символы, а внедрять более глубокую нормализацию и проверку входных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru