В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

В системе Apple для сканирования фотографий пользователей нашли изъян

Исследователи выявили уязвимость в алгоритме хеширования NeuralHash, который Apple использует, помимо прочего, для проверки схожести фото и видео пользователя с известными материалами, на которых запечатлена эксплуатация несовершеннолетних. Таким образом, система сканирования Apple CSAM получила новую порцию критики.

На этой неделе один из пользователей GitHub опубликовал на площадке реконструированную Python-версию NeuralHash. По словам специалиста, ему удалось провести обратный инжиниринг протокола из прошлых версий iOS.

В посте также содержалась инструкция, позволяющая извлечь NeuralHash из текущих сборок macOS или iOS. Стоит отметить, что NeuralHash не используется конкретно для CSAM, однако всё равно даёт представление об уязвимостях системы в целом.

«Предварительные тесты показали, что алгоритм допускает сжатие и изменение размеров изображения, но при этом запрещает переворачивать его или обрезать», — написал выложивший алгоритм эксперт на страницах Reddit.

«Надеюсь, это поможет нам лучше понять алгоритм NeuralHash и вычислить его потенциальные слабости до того, как он появится в iOS».

Вскоре после этого пользователь Кори Корнелиус отметил интересную особенность алгоритма: два изображения могут генерировать абсолютно одинаковый хеш. Apple же утверждает, что дополнительные защитные функции системы CSAM будут пресекать эксплуатацию этой бреши.

Напомним, что с момента анонсирования функции сканирования фотографий и видеозаписей Apple пытается убедить всех, что она абсолютно безопасна для добропорядочных граждан. Например, на днях корпорация ответила на обвинения во встраивании бэкдора.

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

В Сети нашлись вредоносные PyPI-пакеты, нацеленные на юзеров DeepSeek

Специалисты Positive Technologies выявили и пресекли вредоносную кампанию. Атака была направлена на пользователей DeepSeek, а также на разработчиков и специалистов в области машинного обучения, заинтересованных в интеграции этой нейросети.

Злоумышленник зарегистрировал учетную запись в репозитории Python Package Index (PyPI) еще в июне 2023 года, но активность проявил лишь 29 января, загрузив пакеты deepseeek и deepseekai.

После установки они крали данные о пользователе, его системе и переменных окружения, в которых могут содержаться учётные данные для баз данных и доступы к инфраструктурным ресурсам. Похищенная информация отправлялась на комнадный сервер через платформу Pipedream.

«Атакующие используют тренды в своих целях, и популярность DeepSeek не стала исключением. Интересно, что код вредоносных пакетов частично создан с помощью ИИ-ассистента — об этом говорят характерные комментарии», — отметил Станислав Раковский, руководитель группы Supply Chain Security.

Вредоносные пакеты загрузили более 200 раз, но атака была быстро выявлена с помощью сервиса PT PyAnalysis.

Positive Technologies советует проверять источники стороннего ПО и использовать инструменты анализа безопасности для защиты от подобных угроз.

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