Londra'daki İmparatorluk Koleji'ndeki bir araştırmacı ekibi, Apple'ın CSAM gibi görüntü içeriği tarama mekanizmaları ile algılamayı önlemek için basit bir yöntem sundu.
CSAM (çocuk cinsel istismar malzemesi), bu yılın başlarında Apple tarafından sunulan tartışmalı bir teklifti. Teklif sonunda Eylül ayında, müşterilerden, savunuculuk gruplarından ve araştırmacılardan gelen güçlü boşlukların ardından geri çekildi.
Apple, CSAM'u terketmedi, ancak 2022'lik rulosunu erteledi, yeni iyileştirmeler vaat ediyor ve gelişiminde daha şeffaf bir yaklaşım.
Ana fikir, IOS kullanıcıları arasında, NCMEC ve diğer çocuk güvenliği kuruluşları tarafından sağlanan bir hashes veritabanına özel olarak paylaşılan resimlerin resim hasilerini (IDS) karşılaştırmaktır.
Bir maç bulunursa, Apple'ın gözden geçirenleri içeriğe bakacak ve çocuk istismarı ve pornografinin dağılımının yetkililerinin, hepsi yasal görüntüleri (eşleşmeyen) paylaşan insanların mahremiyetinden ödün vermeden.
Bu teorik olarak, zararlı materyallerin yayılmasını önlemek için iyi bir sistem gibi geliyor, ancak pratik olarak, kaçınılmaz olarak kitle gözetimi için bir "Pandora'nın kutusu" açar.
Ancak, Londra'daki İmparatorluk Koleji'ndeki araştırmacıların soru sorulması, böyle bir algılama sistemi bile ilk başta güvenilir bir şekilde çalışıyor mu?
İngiliz araştırmacılar tarafından son USENIX güvenlik sempozyumu'nda sunulan araştırma, ne Apple'ın CSAM'un ne de bu tür sisteminin yasadışı malzemeyi etkili bir şekilde tespit edeceğini göstermektedir.
Araştırmacılar açıklandıkça, görsel olarak görüntüleri değiştirmeden içeriğin% 99,9'unu gözetleme algılama algoritmalarını kandırmak mümkündür.
Püf noktası, görüntülere özel bir karma filtre uygulamak, işlenmiş sonuç insan gözüyle aynı görünse bile, algılama algoritmasına farklı görünmelerini sağlamaktır.
Kağıt, ayrık kosinik dönüşüm tabanlı algoritmalar için iki beyaz kutusu ve bir kara kutu saldırısı sunar, bir görüntünün bir cihazdaki benzersiz imzasını başarıyla değiştirerek radarın altında uçmasına yardımcı olur.
Kağıda sunulan kaçınma yöntemlerine mümkün olan bir önlem, daha büyük bir algılama eşiği kullanmak, yanlış pozitiflerde artışa yol açar.
Başka bir yaklaşım, yalnızca görüntü kimliği eşleşmelerinin belirli bir eşik numarasına ulaştıktan sonra kullanıcılarını bayrak yapmak olacaktır, ancak bu olasılık komplikasyonlarını tanıtır.
Görüntünün algısal karnını hesaplamadan önce ek görüntü dönüşümü uygulanması da daha güvenilir bir şekilde tespit yapması muhtemel değildir.
Hash büyüklüğünün 64 ila 256'yadan arttırılması bazı durumlarda çalışacaktır, ancak bu, Gizlilik kaygılarını artık görüntü hakkında daha fazla bilgiyi kodlarlar.
Sonuçta, araştırma, mevcut algısal karma algoritmaların, yasadışı içerik dağıtım azaltma stratejilerinde benimsenmeleri için neredeyse sağlam olmadığını göstermektedir.
"Sonuçlarımız, şu anda önerildiği gibi algısal karınca tabanlı müşteri tarafı taramasının olağanüstü kara kutu saldırılarına dayanıklılık için sağlam bir şüphe vurdu. Saldırı daha zorlaştırmak için gerekli olan algılama eşikleri, muhtemelen bir milyardan fazla gerektiren, çok büyük olması muhtemeldir. GÜNCELLEME GÜVENLİK ÇÖZÜMLERİNİ YÜKSELTMEYİN, GÜÇLÜ GÜVENLİK ÇÖZÜMLERİNİ KAZANMAK İÇİN GÜNCELLİKLER. " - Kağıdı sonlandırır.
Bu, hükümetlerin karma bazlı invaziv gözetim mekanizmalarını göz önünde bulundurduğu her seferinde önemli bir bulgudur.
Kağıt, yasadışı görüntü algılama sistemlerinin mevcut formlarında güvenilir bir şekilde çalışması için, insanların gizliliğinden vazgeçmeleri gerekecek ve şu anda bunun etrafında hiçbir teknik yol yoktur.
Tor tarayıcı 11, V2 soğan URL desteğini kaldırır, yeni UI ekler
Yeni sakızlı tarayıcılar saldırısı hackers parodi izleme profilleri sağlar
ATM pedini kaplarken bile kredi kartı pimleri tahmin edilebilir
Araştırmacı, Apple'ın düzeltmeyi reddettiği üç iOS sıfır günü düştü.
Hackers queensland su tedarikçisinde 9 ay boyunca tedbirli su tedarikçisi
Kaynak: Bleeping Computer