Новый троянец крадет данные через сенсор движения и акселерометр смартфона

Новый троянец крадет данные через сенсор движения и акселерометр смартфона

Команда исследователей из Государственного университета Пенсильвании в США при поддержке программистов из IBM разработала новое экспериментальное программное обеспечение для операционной системы Android, которое может похищать пароли и другую приватную информацию при помощи датчиков движения, встроенных в смартфоны. Новинка способна понимать, какие именно виртуальные клавиши на сенсорном экране смартфона пользователь нажимает, и понимает, когда он "отпирает" экран, а когда вводит номера кредитных карт для проведения банковских операций.

Формально, новый образец программного обеспечения относится к классу троянцев. Разработчики назвали новинку TapLogger. В ее базе лежит возможность перехватывать данные акселерометра и сенсоров ориентации телефона, что позволяет "снимать" информацию, вводимую пользователем, без какого-либо запроса на соответствующую операцию со стороны системы, передает cybersecurity.

Сейчас в операционной системе Android данные акселерометра и сенсоров ориентации никак не включены в модули защиты, что означает возможность их использования любым приложением, независимо от уровня его привилегий в системе. TapLogger работает подобно нескольким мобильным играм, которые следят за нажатиями пользователя на экране, однако делает это он в фоновом режиме и имеет несколько дополнительных модулей, повышающих эффективность распознавания со стороны программы.

Программа работает по логическому принципу: когда пользователь нажимает на виртуальную клавишу в правой части экрана, то телефон несколько наклоняется вправо. Затем эти "раскачивания" телефона анализируются и сопоставляются с базой знаний, чтобы выявить наибольшее совпадение, а из наборов отклонений составляется целостная картинка набора текста.

Сразу после установки в системе, TapLogger работает в обучающемся режиме и собирает данные о нажатиях пользователя и реакции телефона на них при помощи незамысловатой игры, помогающей программе "откалиброваться". После того, как приложение поймет принципы работы сенсоров и нажатий, оно готово перехватывать данные тайно, не уведомляя пользователя об этом.

Отметим, что в августе 2011 года исследователи из калифорнийского университета презентовали программу Touch Logger, работающую по похожему принципу. В отличие от своего предшественника, TapLogger использует более продвинутые алгоритмы и может обучаться, что важно в практических условиях работы.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru