About...

Napi betevő adag elírás, elütés és helyesírási hiba egy helyen! Amúgy meg #információbiztonság #webcserkészet néha #élettudomány

bardóczi ákos @post.r

blogavatar

minőségi kontent-egyveleg

RSS

cimketenger

ITsec (37),privacy (17),Facebook (17),social media (11),itsec (11),egyéb (10),social web (9),biztonság (8),mobil (8),OSINT (6),jog (6),magánszféra (6),tudomány (6),szellemi tulajdon (6),Google (5),molbiol (5),felzárkóztató (5),webcserkészet (5),szájbarágó (5),plágium (4),Nobel-díj (4),kriminalisztika (4),terrorizmus (4),kultúra (4),big data (4),email (4),genetika (3),pszichológia (3),molekuláris biológia (3),biztonságpolitika (3),CRISPR (3),Android (3),online marketing (3),sajtó (3),élettudomány (3),gépi tanulás (3),Onedrive (3),üzenetküldés (3),jelszó (3),2015 (3),orvosi-fiziológiai (3),Apple (3),Gmail (3),reklám (3),konferencia (3),webkettő (3),biztonságtudatosság (3),kriptográfia (3),levelezés (3),magatartástudomány (3),azelsosprint (3),popszakma (3),hype (3),open source intelligence (3),torrent (3),nyelvtechnológia (3),bejutas (2),tweak (2),villámokosság (2),cas9 (2),Yoshinori Ohsumi (2),Hacktivity (2),génterápia (2),fiziológia (2),természetes nyelvfeldolgozás (2),Reblog Sprint (2),bűnügy (2),Pécs (2),nyílt forrású információszerzés (2),webkamera (2),deep web (2),P2P (2),Netacademia (2),arcfelismerés (2),DDoS (2),Balabit (2),bűnüldözés (2),TOR (2),kulturális evolúció (2),ransomware (2),hitelesítés (2),SPF (2),Whatsapp (2),neuropszichológia (2),szabad információáramlás (2),FUD (2),DKIM (2),2-FA (2),bolyai-díj 2015 (2),molekuláris genetika (2),jövő (2),sudo (2),IDC (2),cyberbullying (2),social engineering (2),malware (2),tartalomszolgáltatás (2),meetup (2),facebook (2),reblog (2),videó (2),titkosítás (2),kutatás (2),epic fail (2),pedofília (2),netkultúra (2),nyelvtudomány (2),vírus (2),hírszerzés (2),iOS (2),farmakológia (2),szociálpszichológia (2),tanulás (2),biológia (2),gépház (2),bulvár (2),bug (2),Tinder (2),öröklődő betegség (2),Yandex (2),könyv (2),beszélgetés rögzítése (2),pszeudo-poszt (2),Twitter (2)

Nyelvtechnológiával az adathalászat ellen


OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológiaAmikor kérdezik tőlem, hogy a nyelvtudomány, konkrétabb nyelvtechnológia milyen módon hasznosítható az informatikai biztonság és az igazságügyi informatika területén, az első, ami eszembe jut, hogy milyen módon nem, ugyanakkor nem vagyok egyszerű helyzetben, mivel rendszerint nem ugrik be röviden és informatikusok számára is érthetően summázható, de komoly felhasználási módszer.

OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológiaEgyszerűek persze vannak: tudtad, hogy egy bizonyos szövegben az írásjelek aránya, a mondatszerkesztés stílusa, többek szerint pedig a leggyakrabban és a legkevésbé gyakran használt 20-20 szó majdhogynem annyira egyedi, mint az ujjlenyomatunk? A nyelvtudomány pedig ötvözve a ma rendelkezésre álló informatikai eszközökkel, egy re elképesztőbb eredményeket érhet el, példaként írom, hogy bő két évvel ezelőtt a Venturebeat írt róla, hogy a bitcoin máig ismeretlen megalkotóját elvben lebuktathatja az általa használt nyelvezet. Ahogy egyre jobb és jobb, mesterséges intelligenciára támaszkodó szemantikai szótárak készülnek, nagyon közel állunk ahhoz, hogy egy plágiumot akkor is ki lehessen szúrni, ha azt valaki az eredeti, webről származó doksit más nyelvből fordította és még át is fogalmazta a szöveget! Az erre alkalmas algoritmusok ugyan nem számítanak kimondottan újnak, a IT-számítási kapacitás most érkezik oda, hogy ezek már a gyakorlatban is bevethetők legyenek ésszerű időráfordítás mellett, anélkül, hogy szuperszámítógépeket kellene bérelni méregdrágán és le kellene tölteni hozzá a fél internetet.  

OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológiaA mostani poszt apropója egy cikk, ami valahogy csak tegnap jutott el hozzám. Az adathalász emailek és oldalak, amik egy-egy szolgáltatás nevében, annak arculati elemeit felhasználva kérik a felhasználót, hogy adja meg a felhasználói nevét és jelszavát, egyre kifinomultabbak és egyre nagyobb károkat okoznak szerte a világon. Többek szerint a világ legnagyobb bankrablását a Carbanak adathalász kampányon keresztül hajtották végre, ahol a felhasználók emailt kaptak különböző bankok nevében és például arra kérték őket, hogy biztonsági okokból lépjenek be és ellenőrizzék a beállításaikat. Ezt követően egy emailben linkelt adathalász oldalra csalták át őket, a felhasználók többségének pedig nem tűnt fel, hogy a böngésző címsorában lévő cím nem pontosan az a cím, amit akkor szoktak látni, amikor belépnek a megszokott ebanking felületre.

Az adathalász kampányt követően az OpenDNS egyik kutatója, Jeremiah O’Connor elkérte az esetről részletes reportot készítő Kasperskytől szinte az összes elérhető adatot. Mindezt azzal a feltevéssel, hogy szofisztikált adathalász kampány ide vagy oda, valamilyen rendszer vagy közös jellemző csak-csak fellelhető az adathalász levelekben. És talált is több ilyen szabályszerűséget, alapvetően a természetes nyelvfeldolgozás eszközeit bevetve.

O’Connor először egy alapos korpuszt épített a scammer levelek szövegezése alapján, ami kiindulási pont egy nyelv vagy nyelvjárás tanulmányozásakor. Az első dolog, aminek megállapításához nyelvtechnológiára sincs szükség, az adathalász levelek azon közös tulajdonsága, hogy egy adott szolgáltató nevéhez hasonló domainre csalják át az áldozatot, ilyen lehet például a microsoft-update-info[.]com, gmailboxes[.]com és hasonlók. Az egyik dolog, ami O’ Connornak feltűnt, hogy az adathalász domainek nevének formátuma rendszerint úgy épül fel, hogy azok tartalmazzák a megcélzott valódi szolgáltatás nevét ehhez van hozzácsapva valamilyen általános kifejezést, ami elaltatja a felhasználó éberségét, ilyen kifejezés lehet például az "update" egy Windows-frissítésre felszólító, valójában az áldozat gépére malware-t telepítő email esetén. Egy jól ismert név és egy általános kifejezés permutációja persze sokféle lehet, de nem végtelen, a felismert szabály alapján egészen pofás kis szótárat épített fel az OpenDNS kutatója, amit valahogy így kell elképzelni egy kamu Java-frissítésre kihegyezett oldal lehetséges neveit. 

OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológia

Ezen kívül gyakori még a domainek torzítása hasonló karakterekkel, így például minden további nélkül lehetne regisztrálni az www.0tpbank.hu domain nevet egy adathalász oldal számára. A kutató viszonylag gyorsan tipizálta az adathalász levelekre jellemző nyelvezetet, természetesen nem szorítkozott a domain-nevek elemzésére. A végül elkészült NLPRank-technológia a leveleket egészében értékeli, azaz a gyanus domainekre mutató hivatkozások mellett azt is vizsgálja, hogy egy-egy levél milyen autonóm alhálózatból, ha úgy tetszik, az internet melyik "városából" érkezett. Ha a levél hosszú fejlécében lévő IP-címből az derül ki, hogy olyan AS felől érkezett, amelyik korábban már ontotta az adathalász emaileket, ezt súlyzottan figyelembe vette az algoritmus.

Ezen kívül az adott domainhez tartozó, a domain tulajdonosának adatait tartalmazó WHOIS-rekordban szereplő adatokat vetette össze olyan WHOIS-rekordokkal, amikkel korábban már találkoztak egy biztosan adathalász emailként azonosított domain kapcsán.

Hogy világosabb legyen, hiába regisztrál be egy spambáró mondjuk 100 domaint, a WHOIS-rekord adatai, amik persze maszkoltak, egyezőek vagy nagyon hasonlóak lesznek, ez pedig sok esetben alkalmas arra, hogy ha egy talicska domain ugyanahhoz a szervezethez vagy személyhez tartozik, természetesen akkor is, ha a valódi nevét és elérhetőségeit a WHOIS-rekord nem tartalmazza. A képet az OpenDNS blogjából csentem át, ebben az esetben adathalász oldalak domain-neveinek tömege volt ugyanahhoz a kamu kínai szervezethez beregisztrálva:

OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológia

Ugyancsak az algoritmus lelkét adja, a domainek hasonlóságának, jelen esetben csaló voltának megsaccolásához kidolgozott módszer. Tekintsük a domain-nevet egy egyszerű sztringnek, azaz szövegnek. Ahogy írtam, az adathalász oldalak címe sokszor csak néhány betűnyi eltérést mutat a legitim szolgáltatás címéhez képest. Mégis, hogyan automatizálható a gyanus domain-nevek szűrése, azaz mikor mondható, hogy alapos rá a gyanú, hogy adathalász oldalról van szó a domain-név alapján? A scammer domain nevek általános sajátosságát figyelembe véve egy domain akkor gyanus, az a leggyakoribb, ha egy jól ismerthez képest két karakterben különbözik. Így például a googlemail.com és a nullásokkal írt g00glemail.com domain név közti különbség éppen két karakternyi, ami pedig nagyon fontos, hogy a szóban forgó lecserélt karakterek egymás közvetlen közelében vannak. Ezen kívül az okos algoritmus, hála a jól felépített szótárnak, azzal is tisztában van, hogy a o-betű nullával való helyettesítése, az l-betű egyes számjeggyel való helyettesítése és hasonlók az adathalász levelekre jellemző sajátosságok.

 

Ami miatt fontos a felhasználók biztonsága érdekében, hogy automatizáltan felismerhetőek legyenek a gyanus domain nevek, egy igencsak gyakorlati dolog: az OpenDNS névfeloldó szervereire a 60 millió felhasználótól naponta átlagosan 60 milliárdnyi DNS-kérés érkezett már 2015-ben, ha pedig az OpenDNS a névfeloldás szintjén felismeri a veszélyes domain-neveket, időben tudja figyelmeztetni a felhasználót, ha már rákattintott, de akár feketelistára is teheti az adott domain nevet.

OpenDNS NLP természetes nyelvfeldolgozás mintázatillesztés adathalászat email scam nyelvtudomány nyelvtechnológiaA kimondottan apró eltéréseket és azok közti távolságot is figyelembe vevő algoritmusok ismerősek lehetnek a bioinformatika területéről, ahol egy-egy, kóros szövetből származó DNS vagy RNS részletének szekvenciáját kell meghatározni, az eltérés pedig egy-egy "betűnyi", azaz nukleotidnyi, egyszeresen vagy többszörösen, egymástól bizonyos távolságban. Ezek az ún. SNP-k nagyon sok esetben semmilyen életfunkcióban nem okoznak változást, megint más esetben súlyos betegségeket alakít ki egy-egy nukleotidnyi eltérés.

A néhol erős egyszerűsítések miatt elnézést kérek! Ahogy korábban is emlegettem, egy olyan korba csöppentünk, ahol minden korábbinál nagyobb szerepet kap az, hogy a kutató, fejlesztő rendelkezzen multidiszciplináris ismeretekkel és ezeket be is vesse, ha kell. Ezért vallom, hogy az egyetemeken, mi több, ahol lehetséges, már középiskolában meg kellene mutatni a tanulóknak, hogy mivel foglalkozik egy-egy cégnél a matematikus, a fizikus, a vegyész, a biológus, a nyelvész, a közgazdász vagy éppen az informatikus. Ugyanis sajnos ha ez elmarad és az egyik szakma képviselőit tömegesen neveli ki úgy a felsőoktatás, hogy még csak egy szemléletes képük sincs arról, hogy más szakmák képviselői mivel foglalkoznak, az nem csak azzal jár, hogy komolyabb helyeken bunkónak nézik őket. A súlyosabb hatás, hogy még csak az esély sem adatik meg nekik, hogy felkeltse az érdeklődésüket valami számukra egészen új dolog [ahogy az én érdeklődésemet felkeltette a nyelvtudomány olyan 24 éves koromban] illetve nem lesznek képesek olyan komplex problémák megoldására, amik az emlegetett multidiszciplináris tudást és holisztikus szemléletet igényelne.

Képek: wordstodeeds.com, komando.com, OpenDNS blog

0 Tovább

Felzárkóztató a nyelvtudomány, a helyesírás és a nyelvi kultúra kapcsolatáról


Avagy néhány tény, amit eddig nem tudtál a témában, pedig érdemes tudni róla, szigorúan szubjektíven.

A 444 már egy augusztus 27-ei cikkében azon vicceskedett, hogy jön az új "helyesírási szabályzat" (sic!)  #ésezmijengázmár, a cikket ugyan nem olvastam végig, viszont így is világos, hogy a lényeget még azok sem vágják, akiknek nagyon illene, például az újságírók.

Az első és legfontosabb, hogy a helyesírás avagy ahogyan sokan ismerik nyelvtan és nyelvhelyesség több irányzat szerint nem előírja, hogy hogyan KELL, használni a nyelvet, hanem pont ellenkezőleg, arról ad egy leírást, ahogyan a nyelvet aktuálisan általában hogyan használjuk és ajánlásokat fogalmaz meg azzal kapcsolatban, hogy az adott nyelv logikája alapján, egy-egy kifejezést hogyan érdemes leírni /*helyesírás*/ illetve szövegkörnyezetében használni /*nyelvhelyesség*/.

Amit alighanem szintén nem tud a többség, hogy az MTA Nyelvtudományi Intézetének helyesírással foglalkozó kutatócsoportja nem valamiféle zombikból álló ultrakonzervatív gittegylet, ahol még a golyóstoll is újdonság, hanem többek közt olyan mesterséges intelligenciával rokon, számítógépes nyelvészeti eszközkészleteket vetnek be a nyelv elemzésére, mint amilyen a machine learning és igen, ők történetesen nem csak beszélnek a big datáról, hanem használják is. Amolyan modoros-maníros fanyar tény, hogy programozás területén pont azok a helyesírás kutató nyelvészek vernék le az átlagos képességű programozókat és más, műszaki-természettudományi jómunkásembereket, akik most az új helyesíráson röhögnek és minden valószínűség szerint hülyén halnak meg, ha nem értik meg, hogy hol is a humanities helye a tudományok térképén.

Szóval nem, drága barátaim, nem kevesen épphogy ti vagytok az elmaradott buta faszok, mert nem tudjátok, hogy mi a helyesírás feladata, szerepe, kutatásának módja és mi nem az.

Mindennek a legalja amúgy az volt, amikor néhány éve egy erősen Zs-kategóriás egyetemi informatikus hallgatókat tömörítő csoportban arra pörögtek rá többen, hogy a kommentjeimben helyesírási hiba fordult elő, ésháteztígyhogy. Na, akkor segítek: egy nyelvésztől vagy olyantól, aki foglalkozott nyelvészettel, azt elvárni, hogy a helyesírása tökéletes legyen, pont akkora ostobaság, mintha mondjuk egy matematikustól várnák el, hogy 8-10 számjegyű számokkal tudjon egy pillanat alatt pontosan fejben számításokat végezni.

Ott ugyan próbáltam kiemelni, hogy amire ők gondolnak, az helyesírás avagy "nyelvtan", ami egy külön terület, én viszont nem foglalkoztam ezzel soha, mindez az érvelés hiábavaló volt, mert egy csoportban lévő, korábban egyetemi oktatóként dolgozó, jobb sorsra érdemes szerencsétlen borgőzös, cefreszagú demagóg hőbörgése adta a lovat az Isten adta nép alá, aki pedig értelmesen tudott volna hozzászólni a dologhoz, inkább bölcsen hallgatott.

Szintén fontos megjegyeznem, hogy a témában minimálisan is jártas ember általában nem köt értékítéleteket ahhoz, ha a konvencionálistól eltérő helyesírással vagy nyelvhasználattal találkozik. Amihez már lehet értékítéletet kötni - csak nem feltétlenül elegáns - ha olyan szöveggel találkozunk, amiben amellett, hogy ordas helyesírási hibák vannak, olyan nyelvhasználati kultúrára enged következtetni, ami alapján feltételezhetjük, hogy az írásmű szerzője tényleg nem olvasott összesen 5 könyvet életében :) :) :) Viszont önmagában a szokásostól eltérő nyelvhasználat láttán értékítéletekben gondolkozni, nem elegáns és tudománytalan. Ha én szögletes illetve kerek zárójel jelölésére a C-stílusú kommentjelent használom szivesen, ezen kívül a mondatot néha kötőszóval nyitom, mert csak, ez az idilektusom része, legfeljebb van, akinek nem tetszik. 

Márpedig ez fontos, ugyanakkor olyat is láttam, amikor valakinek a helyesírása ugyan nem tért el jelentősen a megszokottól, viszont a nyelvhasználati kultúra mégis annyira gyatra volt, hogy gyakorlatilag a figura képtelen volt egy szövegnek felismerni egynél több konnotációját, aztán feldobta, hogy egy kommentben definiáljam neki a plágium mibenlétét... #szellemi_ökölcsapás_a_múltból #nyomokban_pécsezést_tartalmaz

0 Tovább