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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru