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.

В рунете по суду забанили два сервиса по подделке документов для налоговой

Московский суд удовлетворил ходатайство прокуратуры о признании запрещенной информации о возможности получения налоговых вычетов по НДС путем подделки документов и счел это основанием для блокировки сайтов.

Иск был подан по результатам прокурорской проверки, которая показала, что предлагаемые владельцами двух сайтов услуги по «налоговой оптимизации» на самом деле сводятся к созданию фальшивок, удостоверяющих право плательщика НДС на вычет.

Согласно материалам дела, с которыми ознакомилось РИА Новости, создаваемые по заказу документы содержат сведения об «искусственных, не совершенных реально хозяйственных операциях, что влечет неуплату налогов и причинение ущерба бюджету РФ в значительном размере».

Как оказалось, доменные имена обоих сайтов, попавших в поле зрения регулятора, были зарегистрированы за рубежом — на Виргинских островах и в Ирландии.

Суд признал, что распространение в Сети данных о средствах и способах совершения налоговых правонарушений / преступлений недопустимо. Выявленные нарушители будут внесены в единый реестр ресурсов с запрещенной информацией, который ведет Роскомнадзор.

В 2025 году с подачи РКН соцсети и мессенджеры удалили 1289 тыс. единиц запрещенного контента — против 810,5 тыс. в 2024-м. По числу блокировок лидировала категория наркотиков, по темпам прироста — средства обхода регуляторных ограничений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru