Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Учёные из Университета Претории (ЮАР) разработали новый способ выявления изменений в PDF-документах. Их прототип анализирует так называемые file page objects — это такие внутренние структуры файла, где хранится всё: от текста и картинок до метаданных.

PDF-формат давно стал стандартом в деловой переписке, поэтому неудивительно, что его часто используют мошенники — например, чтобы подделывать договоры или внедрять вредоносный код.

Сегодня редактировать PDF может кто угодно: есть и Adobe Acrobat, и куча онлайн-редакторов. Поэтому важно уметь быстро определять, менялся ли документ — и если да, то как именно.

Обычно для защиты PDF используют водяные знаки и хеши. Но эти подходы работают только с тем, что видно на глаз — текстом и изображениями. Если же злоумышленник подменил метаданные, добавил скрипт или изменил цифровую подпись, такие методы это не отловят.

К тому же, даже небольшое изменение меняет хеш-файл целиком — и непонятно, что именно было затронуто. А это неудобно, особенно в юридически важных документах.

Что придумали в Претории

Новый прототип работает на Python и использует библиотеки PDFRW, hashlib и Merkly. Вот как он устроен:

  1. Сначала PDF нужно “защитить”. Программа читает файл, находит все page objects и создаёт уникальные хеши для каждой страницы, разбивая её содержимое на кусочки по 256 байт. Эти хеши строятся по принципу дерева Меркла: есть “листья” (для каждого блока) и “корень” (общий хеш всей страницы).
  2. Также отдельно хешируется сам объект страницы и метаданные всего документа. Чтобы избежать ложных срабатываний, некоторые части пропускаются — они могут меняться от редактора к редактору и не несут смысла.
  3. Все хеши прячутся внутри документа — в специальные скрытые поля. После этого сохраняется новая версия PDF — уже “защищённая”.
  4. Если потом нужно проверить файл на изменения, программа достаёт из него все сохранённые хеши, заново рассчитывает новые — и сравнивает. Если что-то не совпадает, значит, документ менялся.

Главное достоинство — точность. Система может указать не только, что файл изменился, но и какую именно страницу и какой участок (в пределах 256 байт) тронули. Также покажет, если были переписаны метаданные.

 

Пока работает лучше всего с Adobe Acrobat

Прототип тестировали на файлах, изменённых в Adobe Acrobat, и в этих случаях он отрабатывал отлично. Теоретически, он должен справляться и с другими редакторами — потому что «защищённые» PDF создаются единообразно через PDFRW, — но это ещё предстоит проверить.

Важное ограничение: систему нельзя применить к «обычным» PDF-документам — сначала их нужно защитить через этот же инструмент. И пока он не умеет отслеживать, скажем, смену шрифта или вставку JavaScript.

Тем не менее даже в таком виде инструмент может стать отличной основой для будущих решений в области цифровой гигиены и защиты документов.

Российское промышленное ПО хотят открыть для сторонних ИИ-агентов

Минцифры и Минпромторг намерены разработать правила интеграции ИИ-агентов с промышленным программным обеспечением. Перечень открытых протоколов планируется представить правительству до 1 декабря 2026 года.

Инициатива должна помешать разработчикам запирать промышленный софт на собственных агентах, сообщает «Коммерсантъ».

Таким образом, если предприятие захочет подключить альтернативного цифрового помощника, производитель системы не должен ему мешать.

ИИ-агенты могут работать с документацией, планировать закупки, обслуживать внутренние системы и даже отдавать команды оборудованию вместо сотрудника.

Однако в промышленности такие решения пока не стали массовыми. По экспертной оценке, реальная агентская функциональность есть примерно у 5% продуктов в российском реестре ПО. В мире её доля среди ИИ-решений достигает 39%.

В Минцифры подчёркивают, что обязательной установки агентов во всё промышленное ПО пока не обсуждается. Речь идёт о совместимости, безопасности и единых подходах к интеграции.

Российский рынок корпоративных ИИ-агентов в 2026 году оценивается примерно в 30 млрд рублей. Правда, подключение цифровых работников сделает разработку и эксплуатацию систем дороже. Зато агенты не опаздывают на смену.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru