🛡️ SecureTechTalks: восставливаем файлы с помощью Scalpel 🛡️
Scalpel - это инструмент для восстановления данных, который может быть полезен не только в области цифровой криминалистики, но и в сфере кибербезопасности.
Основные фичи Scalpel:
1. Поддержка различных форматов файлов: Scalpel способен обрабатывать широкий спектр форматов файлов, включая изображения, аудио, видео, текстовые документы и даже архивы.
2. Скорость работы: Благодаря своей эффективной архитектуре, Scalpel обеспечивает быстрое и точное восстановление данных, что особенно важно в кибербезопасности, где каждая секунда имеет значение.
3. Поддержка множества операционных систем: Scalpel доступен для различных операционных систем, включая Linux, macOS и Windows, что делает его универсальным инструментом для цифровой расследовательской работы.
Как можно использовать Scalpel в целях кибербезопасности:
Анализ цифровых следов: Используя Scalpel, можно анализировать цифровые следы и следы преступлений в файловой системе, что помогает выявить потенциальные атаки или нарушения безопасности.
Расследование инцидентов: Scalpel может быть полезен для исследования кибербезопасных инцидентов, позволяя анализировать файловую систему и восстанавливать удаленные или скрытые файлы для выявления источника атаки.
Этот мощный инструмент может стать незаменимым помощником при обнаружении и анализе киберугроз. Stay secure and read SecureTechTalks 🛡
🔗 GitHub: Scalpel 🔗
#CyberSecurity #Scalpel #DigitalForensics #SecureTechTalks
Scalpel - это инструмент для восстановления данных, который может быть полезен не только в области цифровой криминалистики, но и в сфере кибербезопасности.
Основные фичи Scalpel:
1. Поддержка различных форматов файлов: Scalpel способен обрабатывать широкий спектр форматов файлов, включая изображения, аудио, видео, текстовые документы и даже архивы.
2. Скорость работы: Благодаря своей эффективной архитектуре, Scalpel обеспечивает быстрое и точное восстановление данных, что особенно важно в кибербезопасности, где каждая секунда имеет значение.
3. Поддержка множества операционных систем: Scalpel доступен для различных операционных систем, включая Linux, macOS и Windows, что делает его универсальным инструментом для цифровой расследовательской работы.
Как можно использовать Scalpel в целях кибербезопасности:
Анализ цифровых следов: Используя Scalpel, можно анализировать цифровые следы и следы преступлений в файловой системе, что помогает выявить потенциальные атаки или нарушения безопасности.
Расследование инцидентов: Scalpel может быть полезен для исследования кибербезопасных инцидентов, позволяя анализировать файловую систему и восстанавливать удаленные или скрытые файлы для выявления источника атаки.
Этот мощный инструмент может стать незаменимым помощником при обнаружении и анализе киберугроз. Stay secure and read SecureTechTalks 🛡
🔗 GitHub: Scalpel 🔗
#CyberSecurity #Scalpel #DigitalForensics #SecureTechTalks
🔥 Дипфейки становятся умнее. Есть ли защита?
Сегодня визуальная подделка не про мемы, эта история про выборы, суды, репутацию компаний, провокации и разрушенные карьеры. Один фрагмент фото, вырванный из контекста и последствия могут оказаться фатальными.
Сегодня мы поговорим про технологию, которая реально способна вернуть правду в визуальный мир.
🎙️ Что мы имеем?
Гигантская проблема:
криптографические подписи изображений бессильны перед кадрированием.
Обрежьте картинку - подпись исчезает. Поверните, снова исчезает. Сожмите, тоже исчезает.
Правда растворяется ровно так же, как границы кадра.
🧠 Есть ли решение?
Новый подход чинит фундаментальный дефект старой схемы.
🧩 1. Блочное разбиение изображения
Фото режут на сетку блоков фиксированного размера, например 32×32 или 64×64 пикселей.
Каждый блок - это отдельная сущность.Мини-документ внутри документа.
🔐 2. Хеширование каждого блока
Вместо хеша всей картинки считают:
H₁, H₂, H₃… Hₙ
Если злоумышленник меняет хоть один пиксель в одном блоке, хеш меняется и подделка всплывает.
📝 3. Создаётся «супер-подпись» всего набора хешей
Хеши упаковываются в структуру данных (обычно дерево Меркла).
На выходе получают один корневой хеш, тот, что подписывается приватным ключом автора. Формируется что-то сродни ДНК-профилю.
🗂 4. Подпись сохраняется внутри JPEG
В метаданных JPEG, без влияния на изображение.
Картинка остаётся картинкой. Любая программа её открывает.
🧪 5. Проверка после кадрирования
Когда фото обрезают, часть блоков исчезает. Но оставшиеся блоки всё ещё имеют:
- свои хеши,
- своё место в дереве,
- свою проверяемую часть подписанной структуры.
Проверка выглядит так:
«Окей, у нас осталось 40 % блоков. Проверяем только их. Совпало? Значит, эта часть фото подлинная.»
Такой подход даёт возможность максимально увеличить трудозатраты на создание дипфейков неотличимых от реальных фото.
💡 Источник:
https://arxiv.org/pdf/2512.01845
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#️⃣ #cybersecurity #кибербезопасность #deepfake #digitalforensics #фото #cryptography #инфобез #DataIntegrity #JPEGsecurity #SecureTechTalks
Сегодня визуальная подделка не про мемы, эта история про выборы, суды, репутацию компаний, провокации и разрушенные карьеры. Один фрагмент фото, вырванный из контекста и последствия могут оказаться фатальными.
Сегодня мы поговорим про технологию, которая реально способна вернуть правду в визуальный мир.
🎙️ Что мы имеем?
Гигантская проблема:
криптографические подписи изображений бессильны перед кадрированием.
Обрежьте картинку - подпись исчезает. Поверните, снова исчезает. Сожмите, тоже исчезает.
Правда растворяется ровно так же, как границы кадра.
🧠 Есть ли решение?
Новый подход чинит фундаментальный дефект старой схемы.
🧩 1. Блочное разбиение изображения
Фото режут на сетку блоков фиксированного размера, например 32×32 или 64×64 пикселей.
Каждый блок - это отдельная сущность.Мини-документ внутри документа.
🔐 2. Хеширование каждого блока
Вместо хеша всей картинки считают:
H₁, H₂, H₃… Hₙ
Если злоумышленник меняет хоть один пиксель в одном блоке, хеш меняется и подделка всплывает.
📝 3. Создаётся «супер-подпись» всего набора хешей
Хеши упаковываются в структуру данных (обычно дерево Меркла).
На выходе получают один корневой хеш, тот, что подписывается приватным ключом автора. Формируется что-то сродни ДНК-профилю.
🗂 4. Подпись сохраняется внутри JPEG
В метаданных JPEG, без влияния на изображение.
Картинка остаётся картинкой. Любая программа её открывает.
🧪 5. Проверка после кадрирования
Когда фото обрезают, часть блоков исчезает. Но оставшиеся блоки всё ещё имеют:
- свои хеши,
- своё место в дереве,
- свою проверяемую часть подписанной структуры.
Проверка выглядит так:
«Окей, у нас осталось 40 % блоков. Проверяем только их. Совпало? Значит, эта часть фото подлинная.»
Такой подход даёт возможность максимально увеличить трудозатраты на создание дипфейков неотличимых от реальных фото.
💡 Источник:
https://arxiv.org/pdf/2512.01845
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#️⃣ #cybersecurity #кибербезопасность #deepfake #digitalforensics #фото #cryptography #инфобез #DataIntegrity #JPEGsecurity #SecureTechTalks
❤1