Поиск

Исследователи безопасности из NTT Secure Platform Laboratories опубликовали доклад, в котором проанализировали использование злоумышленниками JavaScript для идентификации уязвимых браузеров. Эксперты выделили несколько методов, с помощью которых злоумышленники осуществляют вредоносную деятельность, используя различные реализации JavaScript. Таким образом, жертвой хакеров становятся только пользователи определенных версий браузеров. В течение нескольких месяцев команда собирала и анализировала 8500 образцов JavaScript из более 20 тыс. вредоносных сайтов. По словам специалистов, наибольшей популярностью у злоумышленников пользуется функция setTimeout, так как она является устаревшей и, как правило, не используется на легитимных сайтах. Данная функция позволяет злоумышленникам определить браузеры IE 8 и IE 9, поскольку эти версии выдают ошибку Invalid argument, если сайт просит их обработать setTimeout (10). При проверке все 26 URL, на которых была функция setTimeout (10), представляли собой сайты, взломанные в ходе кампании Fake jQuery.

Редактирование фотографий с целью их улучшения в художественно-композиционном или содержательном отношении используется уже больше столетия, но цифровые инструменты вроде Adobe Photoshop довели этот процесс до совершенства, предоставив безграничные возможности внесения правок с высоким уровнем достоверности. Из-за сложности определения подделки манипуляция подложными фотофактами стала массовым явлением. Подобные «утки» нередко успевают получить вирусную популярность до момента разоблачения, а довести до всех опровержение нередко не представляется возможным. «Ответственный» за происходящее создатель Photoshop намерен повысить доверие и уровень подлинности цифровых медиа и желает предоставить инструмент проверки изображения на отсутствие добавленных или удалённых объектов. Adobe видит путь к решению проблемы в использовании технологий искусственного интеллекта. Это ставит компанию в один ряд с Facebook и Google, которые наращивают свои усилия по борьбе с поддельными новостями. При редактировании композиции изображения пользователь всегда оставляет более или менее заметные следы своего вмешательства. Визуально качественную работу сложно оспорить, но существуют особые малозаметные маркеры на уровне пикселей, опираясь на которые, можно определить подлог. Речь идёт о разнице в оттенках, яркости, резкости между исходным изображением и вставкой, о размытых границах, нарушениях в шумовой картине матрицы или JPEG-сжатия, о характерных артефактах при клонировании, вклеивании и удалении, а также об использовании информации из метаданных. Adobe утверждает, что сможет выявлять признаки манипуляции с фотографиями быстро и надёжно. Характерным для методов машинного обучения способом команда Adobe совместно с исследователями из Университета штата Мэриленд заставляла компьютер сравнивать десятки тысяч редактированных изображений с их подлинниками. Благодаря этому искусственный интеллект научился за секунды выявлять типы использованных манипуляций и зоны редактирования. По словам Adobe, методы ещё не идеальны, но предоставляют больше возможностей для выявления цифровых подлогов, а потенциально в будущем смогут эффективно отвечать на вопросы подлинности. Неизвестно, как скоро этот или подобные инструменты станут доступны хотя бы организациям, но это непременно произойдёт ввиду высокой востребованности в эффективном противоядии цифровым подделкам, наводнившим информационную среду.

Центр компетенций направления «Информационная инфраструктура» программы «Цифровая экономика РФ» компании «Ростелеком» представил подходы к определению и типизации цифровых платформ. Документ был одобрен 25 апреля на заседании подкомиссии по цифровой экономике Правительственной комиссии по использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности. Для организации эффективной совместной деятельности по развитию цифровой экономики большое значение имеет единообразие используемых терминов. Поскольку создание цифровых платформ является одной из целей программы «Цифровая экономика РФ», то важной задачей на старте реализации программы является как четкое определение термина «платформа», так и классификация возможных типов цифровых платформ. «Цифровые платформы являются одним из инструментов цифровой трансформации отраслей экономики. Однако определение цифровых платформ в мировой практике еще до конца не устоялось и трактуется участниками рынка по-разному. Чтобы разработчики платформ и отраслевые компании говорили на одном языке в рамках программы «Цифровая экономика РФ» были подготовлены предложения по определению цифровых платформ. На заседании подкомиссии мы договорились не отливать его в бронзе, а провести тестирование на реальных проектах, реализация которых планируется в рамках программы. Полагаем, что единые методические подходы к определению и классификации цифровых платформ помогут провести оценку существующего цифрового ландшафта, определить потребности в развитии существующих и формировании новых платформ, для обеспечения информационной экосистемы для цифровой экономики нашей страны», - сказал Павел Пугачев, член подкомиссии по цифровой экономике, заместитель начальника управления Президента РФ по применению информационных технологий и развитию электронной демократии. «Документ разработан для практического применения, для единого понимания значений цифровых платформ в различных нормативно-правовых и программных документах. К настоящему времени одобрена первая версия, которая будет совершенствоваться по ходу движения вперед. Но уже сейчас глоссарий может служить рекомендацией для единого подхода к этой теме», - отметил Алексей Козырев, член подкомиссии по цифровой экономике, заместитель министра связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Участие в работе над документом, организованной на площадке АНО «Цифровая экономика», приняли более 30 экспертов, представителей ведущих компаний ИКТ-отрасли и органов власти. Цифровая платформа определена в одобренном документе как система алгоритмизированных взаимовыгодных взаимоотношений значимого количества независимых участников отрасли экономики (или сферы деятельности), осуществляемых в единой информационной среде, приводящая к снижению транзакционных издержек за счёт применения пакета цифровых технологий работы с данными и изменения системы разделения труда. В нем также определены основные типы цифровых платформ – инструментальная, инфраструктурная и прикладная, их описания и отличия, такие как результаты деятельности на базе платформ, группы участников, уровень обработки информации и другие. Примерами типов платформ являются TensorFlow (инструментальная), GE Predix (инфраструктурная) и Яндекс.Такси (прикладная). «Дальнейшая работа экспертов нашего направления будет направлена на разработку мер поддержки создания инфраструктурных компонентов нового типа – цифровым инфраструктурным платформам. Ключевой особенностью такого вида платформ является возможность их использования и применения в самых различных отраслях экономики для быстрой разработки и вывода на рынок прикладных цифровых сервисов, сразу содержащих данные для повышения эффективности принимаемых решений, - рассказал Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома», руководитель центра компетенций по направлению «Информационная инфраструктура» Программы. Примером такой инфраструктурной платформы является геоинформационная платформа, работающая, в том числе, с отечественными спутниковыми снимками, и предназначенная для повышения эффективности управления в целом ряде отраслей, прежде всего, в сельском хозяйстве и государственном управлении». Документ опубликован в разделе сайта АНО «Цифровая экономика» - «База знаний», на котором также размещены и другие информационные материалы об экономике данных.

Прошло уже тридцать лет с того момента, как было получено первое научное доказательство существования планет за пределами Солнечной системы. К моменту этой публикации официальный статус экзопланет получили 3767 объектов при общем числе кандидатов более 4500. Большинство из этих планет представляют собой очень суровые и совершенно точно непригодные для жизни миры, однако некоторые из них, по мнению ученых, все же могут обладать подходящими условиями для ее возникновения. По крайней мере они не слишком горячие и в то же время не слишком холодные для того, чтобы поддерживать наличие воды на их поверхности в жидкой форме. А вода, как известно, является одним из источников жизни. Разумеется, основная причина поиска новых экзопланет заключается в поиске жизни за пределами Земли. Зачем же еще тратить огромные деньги на строительство новых телескопов и создание новых технологий для изучения космоса? Поэтому ученые из Колумбийского университета (США) разработали новую систему, которая может упростить «охоту» за потенциально обитаемыми мирами. Используя алгоритмы машинного обучения, исследователи создали технологию, позволяющую более эффективно определять возможность выживания той или иной экзопланеты в условиях стабильной орбиты. В этой работе исследователи сконцентрировали свое внимание на так называемых «Татуинах», или экзопланетах, вращающихся вокруг двойных звезд, прямо как родной пустынный мир Люка Скайуокера из «Звездных войн». Формально известные в научных кругах как циркумбинарные планеты, они могут подвергаться колоссальным орбитальным изменениям, поскольку всегда находятся в гравитационном пуле сразу двух звезд. Притягиваясь то к одной звезде, то к другой, они рискуют со временем быть выброшенными из системы, а в худшем случае – упасть на одно из своих светил. Ученые вывели уравнение, помогающее определить долговременность стабильности орбиты циркумбинарных планет, однако, по мнению Криса Лама, главы разработки, о которой сегодня идет речь, это уравнение не может дать точных данных с учетом всех возможных обстоятельств. «Проблема в том, что при наличии в системе трех или более тел движение становится «хаотичным», как говорят физики и математики», — комментирует Лам. «Поэтому существуют пограничные случаи, когда уравнение предсказывает то, что система является нестабильной, когда она на самом деле стабильна, и наоборот. Мы посчитали, что справиться с этой проблемой нам поможет нейросеть». Способность предсказания того, будет ли планета выброшена за пределы своей системы – не просто прихоть, это дополнительная возможность для определения потенциала обитаемости того или иного мира. В конце концов для появления и развития жизни, по крайней мере той, которая имеется на Земле, потребовалось несколько миллиардов лет. Другими словами, для нее не будет никаких шансов, если речь идет о планете, блуждающей в космосе и не привязанной к своему светилу. Для более эффективного метода определения выживаемости «Татуинов» Лам и его коллеги создали алгоритм машинного обучения, который ученые натренировали с помощью 10 миллионов смоделированных подобных планет. Как отмечает Лам, спустя несколько часов экспериментов и настройки система смогла превзойти точность традиционного уравнения «по всем параметрам». Ученые ожидают, что новый космический телескоп TESS аэрокосмического агентства NASA, недавно успешно выведенный на орбиту, сможет обнаружить множество новых циркумбинарных планет, и разработка исследователей из Колумбийского университета, считает Лам, сможет помочь в исследовании этих миров. «Наша модель поможет астрономам понять, какие регионы лучше всего подходят для поиска планет вокруг двойных систем. Это, надеюсь, поможет нам не только открыть новые экзопланеты, но и лучше понять их особенности», — отметил ученый.

В Сети появился новый бесплатный сервис, ориентированный на обеспечение безопасности web-приложений. ImmuniWeb Discovery от компании High-Tech Bridge позволяет выявить полный перечень используемых поддоменов, API, web- и мобильных приложений, распространяемых или связанных с тестируемым доменным именем. Для того чтобы просканировать периметр web-приложения, необходимо зарегистрироваться на сайте и добавить доменное имя для проведения тестов. Сервис использует широкий спектр неинтрузивных техник для сбора информации и объединяет различные бесплатные сервисы внутри единого интерфейса. Таким образом, пользователь может отслеживать, определять и обозначать риски, уровень соответствия ИБ-стандартам для различных web-сайтов и мобильных приложений. Обнаружение и инвентаризация приложений – важный аспект, который многие компании не реализуют должным образом и в результате терпят неудачу вне зависимости от того, какое решение по оценке защищенности приложений используют.

Неконтролируемые объекты, находящиеся на орбите Земли, представляют большую угрозу для современных космических аппаратов, а также для глобальной экономики – поскольку последняя сегодня во многом зависит от спутников. В новой работе команда исследователей из Института прикладной оптики и точной механики Фраунгофера, Германия, для снижения этих рисков разработала волоконный лазер, позволяющий надежно определять положение и направление движения осколков космического мусора.Космический мусор представляет большую проблему для Земли. Выведенные из эксплуатации или поврежденные спутники, фрагменты космических станций и другие остатки оборудования космических миссий представляют сегодня потенциальную угрозу для действующих спутников и космических аппаратов. Кроме непосредственных разрушительных последствий, столкновения с космическими обломками приводят к появлению большого числа новых, вторичных осколков, которые вновь начинают угрожать космическим аппаратам – создавая опасный «лавинный эффект». Для решения этой проблемы группа исследователей из Института прикладной оптики и точной механики Фраунгофера разработала новый лазер, способный точно позиционировать космические осколки и определять направление их движения. Лазер обладает рядом специальных свойств, позволяющих ему выдерживать жесткие условия, возникающие как при старте ракеты (вибрации), так и при дальнейшей работе лазера на орбите (космическая радиация, экстремальные температуры и низкий уровень энергии питания).Принцип работы этого лазера состоит в испускании им многочисленных коротких импульсов в разные стороны с последующей регистрацией отраженных от космических объектов лучей. Эта лазерная система способна излучать по несколько тысяч импульсов в секунду. Если объект действительно находится в одном из проверяемых расположений, лазерный луч отразится от него и попадет на специальный сканер, непосредственно интегрированный в систему. Продолжительность движения лазерного луча до объекта и обратно, или время пролета, будет определять при этом расстояние до объекта, которое бортовым компьютером по специальному алгоритму будет трансформировано в координату в трехмерном пространстве, поясняют создатели устройства.Составлено по материалам, предоставленным Институтом прикладной оптики и точной механики Фраунгофера.

Роскомнадзор утвердил методику определения количества пользователей онлайн-кинотеатров. Регулятор предложил подсчитывать однократные обращения уникальных пользователей к сайту в течение суток. Данные сведения ведомство будет получать на основании общедоступной информации в форме открытых данных. Кроме того, может быть использовано программное обеспечение для фиксации количества пользователей. В случае, если эти способы будут недоступны, Роскомнадзор будет направлять запрос владельцу онлайн-кинотеатра. Это позволит регулятору обеспечить единый подход к определению количества пользователей сайтов аудиовизуальных сервисов, доступ к которым предоставляется за плату или при условии просмотра рекламы. Такие информационные ресурсы будут внесены в реестр аудиовизуальных сервисов. Ранее Минкомсвязь также разработала правила взаимодействия онлайн-видеосервисов с Роскомнадзором. Уведомление о включении сервиса в реестр направляется по электронной почте владельцу ресурса с электронной подписью Роскомнадзора. В этом письме указывается дата принятия решения о включении в реестр, доменное имя, требования законодательства к аудиовизуальным сервисам.

Минкомсвязи подготовило проект нормативно-правового акта «Порядок принятия решения о признании сайта в сети „Интернет“ копией заблокированного сайта». Документ опубликован для публичного обсуждения на портале проектов нормативно правовых актов. После обсуждения, доработки и рассмотрения в правительстве документ будет утвержден в качестве нормативно-правового акта, регламентирующего применение закона о блокировке «зеркал» пиратских сайтов, который должен вступить в действие с 1 октябре 2017 года. В проекте говорится, что федеральный орган исполнительной власти или правообладатель могут обратиться в уполномоченный орган (Минкомсвязи) с ходатайством о признании сайта с неправомерно размещенным контентом «копией заблокированного по решению Мосгорсуда сайта». При этом Минкомсвязи признает «зеркало» копией заблокированного сайта при наличии одного из двух критериев: аккаунты пользователей сайта совпадают с учетными записями пользователей заблокированного сайта; к сайту осуществляется автоматическая переадресация (серверный редирект) пользователей с сетевого адреса заблокированного сайта. Ведомство также может признать «зеркало» таковым в случае, если оно соответствует одновременно не менее трем характеристикам: сходство доменного имени; сходство (имитация) дизайна и структуры сайта;сходство содержания (контента) сайта;сходство функциональных характеристик сайта. Глава ассоциации «Интернет-видео» Алексей Бырдин заявил, что нынешний документ — только первый вариант, он еще будет дорабатываться с учетом критики экспертов. Он пояснил, что авторизация по логину и паролю присуща торрент-трекерам, а «большинство пиратских сайтов не требует обязательной идентификации пользователей». В свою очередь, генеральный директор онлайн-кинотеатра Tvzavr Марина Сурыгина высказала мнение, что предполагаемое методикой «совпадение контента» означает «одинаковое содержание на страницах с одинаковыми адресами». «Почти все пиратские и легальные сайты создавались командами разработчиков, с отдельными библиотеками и дизайнерскими элементами, продуманной структурой сайта. Создать такое «с нуля» требует времени», — сказала она. Как сообщалось, после признания сайта копией ранее заблокированного, он также будет блокироваться.