reCAPTCHA — не преграда для ботов, зато собирает кучу данных о юзерах

reCAPTCHA — не преграда для ботов, зато собирает кучу данных о юзерах

reCAPTCHA — не преграда для ботов, зато собирает кучу данных о юзерах

На YouTube опубликован ролик, призванный доказать, что тесты reCAPTCHA v2 и v3 плохо защищают от ботов и используются Google для слежки и сбора пользовательских данных с целью персонализации рекламы.

Предположив, что reCAPTCHA v3 отслеживает движение курсора на экране, автор видео, использующий ник CHUPPL, создал бот, способный обойти это препятствие за одну попытку.

Ему также стало известно, что CAPTCHA от Google собирают множество информации, идентифицирующей посетителей сайтов, такой как IP-адрес, модель устройства, ОС, тип и версия браузера, разрешение экрана.

Эти данные помогают отсеивать ботов, но могут также использоваться для получения цифровых отпечатков, облегчающих отслеживание интернет-активности пользователей.

 

Система reCAPTCHA v2 преграждает вход на сайты картинками, на выбор которых юзеры вынуждены тратить время, тогда как бот может пройти такой тест быстрее.

Разработчик постарался решить эту проблему с выпуском reCAPTCHA v3. Доказать, что ты не робот, можно за один клик, однако исследования показали, что современные боты с успехом обходят и это препятствие, притом с эффективностью до 100%.

По оценкам, стоимость трекинговых данных, собираемых Google с помощью CAPTCHA, составляет около $898 миллиардов. Не желая потворствовать сомнительной деятельности, многие владельцы сайтов перешли на CAPTCHA от Cloudflare.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru