Метод идентификации пользователей на сайте по манере ввода с клавиатуры

Разработан новый способ идентификации на сайте по манере ввода с клавиатуры

Пир Торшейм (Per Thorsheim), организатор конференции PasswordsCon, и Пол Мур (Paul Moore), эксперт по безопасности из компании Urity Group, разработали метод идентификации пользователей браузера на основе выделения уникальных особенностей ввода с клавиатуры, анализируемых JavaScript-кодом на сайте.

Для демонстрации метода подготовлена специальная страница, определяющая пользователя по клавиатурному вводу даже при использовании Tor Browser. Для защиты от подобной идентификации разработано расширение для браузера Chrome, нормализующее параметры ввода через выравнивание задержек, что мешает выявлению одного и того же пользователя из набора имеющихся сеансов, пишет opennet.ru.

С практической стороны представленный метод позволяет сопоставить реального пользователя, за которым установлено наблюдение, с активностью обезличенных пользователей, пользующихся сетью Tor для доступа к определённому сайту. Метод также может применяться рекамными сетями для идентификации пользователей на сайтах на основе накопленной базы отпечатков ввода. В качестве критериев уникальности используется длительность нажатия на клавиши и паузы между нажатиями. При использовании тестового сайта после примерно 10 минут "обучения" системы, она достаточно точно выявляет активность выбранного пользователя среди других пользователей сайта.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru