Reddit用戶發現CSAM檢測中使用的蘋果NeuralHash算法隱藏在iO - 手機討論

By Suhail Hany
at 2021-08-19T15:38

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1.原文連結：連結過長者請使用短網址。

https://www.cnbeta.com/articles/tech/1167959.htm

2.原文標題：標題須完整寫出(否則依板規刪除並水桶)。

Reddit用戶發現CSAM檢測中使用的蘋果NeuralHash算法隱藏在iOS 14.3中

3.原文來源(媒體/作者)：例:蘋果日報/王大明(若無署名作者則不須)

cnBeta/cnBeta

4.原文內容：請刊登完整全文(否則依板規刪除並水桶)。

2021年08月19日 07:48

據外媒AppleInsider報道，Reddit上的一個用戶稱，他發現了iOS 14.3中兒童性虐待材料
(CSAM)檢測中使用的蘋果NeuralHash算法的一個版本。蘋果在發給Motherboard 的一份聲
明中表示，在 iOS 14.3 中發現的 NeuralHash 版本並不是與 iOS 15 一起發佈的最終版
本。

https://i.imgur.com/iLlT9m6.jpg

Reddit用戶u/AsuharietYgvar說，NerualHash代碼被發現隱藏在iOS 14.3中。該用戶說，
他們已經對代碼進行了逆向工程，並在Python中重建了一個工作模型，可以通過傳遞圖像
進行測試。

該算法是在隱藏的API中發現的，NeuralHash的容器被稱為MobileNetV3。有興趣查看代碼
的人可以在GitHub中找到。

這位Reddit用戶聲稱這一定是正確的算法，原因有二。首先，模型文件的前綴與蘋果文檔
中發現的相同，其次，代碼的可驗證部分與蘋果對NeuralHash的描述工作相同。

利用這個工作的Python腳本，GitHub用戶已經開始研究這個算法是如何工作的，以及它是
否可以被濫用。例如，一位名叫dxoigmn的用戶發現，如果知道CSAM數據庫中發現的結果
哈希值，人們可以創建一個產生相同哈希值的假圖像。如果是真的，有人可以製造出類似
於任何東西的假圖像，但產生所需的CSAM哈希值匹配。從理論上講，一個用戶可以將這些
圖片發送給蘋果用戶，以試圖觸發該算法。

儘管有這些發現，這個版本的NerualHash所提供的所有信息可能並不代表最終版本。蘋果
公司多年來一直在構建CSAM檢測算法，因此可以認為存在一些版本的代碼用於測試。如果
u/AsuharietYgvar發現的確實是CSAM檢測算法的某個版本，它可能不是最終版本。

如果dxoigmn 建議的攻擊向量是可能的，只需將其生成的圖像發送給用戶，就有幾個故障
保護措施可以防止用戶禁用 iCloud 帳戶，並報告給執法部門。。有許多方法可以在一個
人的設備上獲得圖像，如電子郵件、AirDrop或iMessage，但用戶必須手動添加照片到照
片庫中。沒有一個直接的攻擊載體，不需要物理設備，或用戶的iCloud憑證來直接向照片
應用程序注入圖像。

蘋果也有一個人工審查程序。攻擊圖像不是人類可以解析的東西，而是一個位域，而且顯
然偽造的文件中不涉及 CSAM。

不是最終版本

Reddit用戶聲稱他們發現了這些代碼，但並不是ML專家。帶有Python腳本的GitHub資源庫
暫時可供公眾檢查。

目前還沒有人發現iOS 15測試版中存在CSAM數據庫或匹配算法。一旦它出現，有理由相信
一些用戶將能夠提取該算法進行測試和比較。

目前，用戶可以探究這個潛在的NerualHash版本，並試圖找到任何潛在的問題。

然而，這項工作可能被證明是沒有結果的，因為這只是用於CSAM檢測的複雜過程的一部分
，並沒有考慮到憑證系統或服務器端發生的事情。

蘋果還沒有提供CSAM檢測功能的確切發佈時間表。

5.心得/評論：內容須超過繁體中文30字(不含標點符號)。

AppleInsider 原文：https://tinyurl.com/3cs8226w

r/apple 討論串：https://redd.it/p6n0kg

r/MachineLearning 討論串：https://redd.it/p6hsoh

這個事情一開始是由 Khaos Tian 發現隱藏在 iOS 14.3 的 API 裡面，
Function 的 class 名字叫 "obfuscated"

https://github.com/KhaosT/nhcalc

後來就由 Asuhariet Ygvar 把 API dump 出來，
然後用反組譯的方式還原 NerualHash 的神經網路模型

https://github.com/AsuharietYgvar/AppleNeuralHash2ONNX

值得注意的一點是，他發現因為浮點數精度在不同處理器上的差異，
在不同機器上 Hash 同一張照片出來的結果可能差好幾個 bit。

https://i.imgur.com/r1iIM6v.png