Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco в своих последних маршрутизаторах и коммутаторах реализовала функции, позволяющие обнаружить след вредоносных программ в зашифрованном трафике. Это стало возможным после того, как исследователи компании в июле 2016 года обнаружили, что вредоносы оставляют следы даже в зашифрованном трафике.

Сообщается, что на этой неделе Cisco завершила испытания и готова представить сервис, получивший название Encrypted Traffic Analytics (ETA). Encrypted Traffic Analytics будет доступен пользователям маршрутизаторов Cisco ISR серии 4000, Cisco ASR серии 1000, а также виртуальных маршрутизаторов Cisco Cloud Services Router (CSR 1000V).

Однако эти пользователям потрбуется зарегистрироваться в службе Cisco StealthWatch и передать трафик в облачную аналитическую службу, которая проверит его и использует алгоритмы машинного обучения, чтобы выявить вредоносные следы.

Эксперты отмечают, что компания анализирует подозрительное поведение, например, самоподписанные сертификаты, а также другие признаки злонамеренных действий, которые помогают обнаружить присутствие вредоносной активности в зашифрованном трафике.

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

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

На YouTube плодятся видеоматериалы, созданные на основе краденого контента с помощью ИИ. Автоматизированный плагиат позволяет мошенникам быстро получать доход с минимальными усилиями, а жертвы сплотились и пытаются дать отпор.

Автор видеоконтента F4mi борется с ИИ-ботами, ворующими расшифровки, вставляя в них большое количество скрытых мусорных данных, Подобное дополнение не мешает пользователям читать тексты, но способно обесценить творение умного помощника, обрабатывающего добычу скрейперов.

Разработанный F4mi метод полагается на использование формата ASS, созданного десятки лет назад для субтитров. Мусор вносится в расшифровки в пропорции 2:1, при этом используются фрагменты из открытых источников либо сгенерированные ИИ выдумки.

Возможности ASS позволяют задать нулевые значения размера и прозрачности вставок, то есть сделать их невидимыми. В результате обработки таких файлов ИИ-пособник мошенников выдает тексты, непригодные для использования.

Автор идеи признает, что более мощные инструменты вроде ChatGPT o1 смогут отфильтровать мусор и правильно воспроизвести оригинал. В этом случае придется еще помудрить над ASS-файлами, чтобы затруднить задачу и таким помощникам.

Поддержки ASS на YouTube не предусмотрено, там отдают предпочтение YTT, но можно использовать конвертер. В мобильной версии YouTube содержимое таких файлов будет отображаться некорректно — в виде черного окна поверх видео.

Изобретательному автору удалось обойти и это препятствие. Был написан Python-скрипт, который прячет мусорные вставки как черный текст на черном фоне. Единственная проблема, которая пока не решена, — это креш, возникающий на слишком тяжелых файлах.

К сожалению, придуманный F4mi трюк не помеха для таких инструментов, как Whisper разработки OpenAI, который сам делает расшифровку аудиозаписей, притом, по отзывам, вполне сносно.

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