Представлен концепт двухфакторной авторизации при помощи фоновых шумов

Представлен концепт двухфакторной авторизации при помощи фоновых шумов

Специалисты швейцарской высшей технической школы Цюриха представили проект Sound-Proof. Это приложение призвано сделать двухфакторную аутентификацию более удобной. С Sound-Proof больше не придется генерировать защитные коды или ждать SMS-сообщений с паролем, приложение способно произвести аутентификацию пользователя, анализируя фоновые шумы.

Ученые из Цюриха утверждают, что их изобретение могло бы здорово облегчить пользователям жизнь. Любое приложение, интегрированное с Sound-Proof, может пройти этап двухфакторной авторизации, просто проверив фоновые шумы. К примеру, пользователь заходит со своего ПК на некий сайт, поддерживающий Sound-Proof. Сайт просто пингует приложение Sound-Proof на телефоне или планшете пользователя, и оба устройства (ПК и смартфон) «слушают» фоновые шумы пару секунд. Если оба устройства «слышат» одно и то же – аутентификация пройдена, пишет xakep.ru.

Интересно, что на компьютер при этом не нужно устанавливать никаких специальных программ и расширений, то есть можно воспользоваться и чужим ноутбуком, и компьютером в кафе.

Приложение работает в фоновом режиме и автономно, то есть пользователю не понадобится доставать телефон из кармана, разблокировать его и производить какие-либо действия. «Прослушка» запускается автоматически, по сигналу сервера, затем приложение создает цифровую сигнатуру услышанного и отправляет на сервер для анализа. Если сигнатуры с ПК и смартфона совпали – все хорошо.
Создатели Sound-Proof подчеркивают, что ради сохранения приватности, на сервер отправляется только сигнатура, но не сам записанный звук, окружающий пользователя в данный момент.

К сожалению, при всех удобствах, данная технология имеет свои минусы. Для начала, смартфон или планшет должны быть на связи, что предполагает работающий Wi-Fi или возможность передачи данных через сотовую сеть. Плюс, если хакеры настроены решительно и пользователь – не случайная цель, они вполне могут проследить за человеком и, оказавшись вместе с ним в общественном месте, войти в аккаунт. Также есть шанс, что кто-то смотрит ту же телепередачу, или слушает ту же радиостанцию, что и пользователь. Теоретически, в таком случае можно подделать сигнатуру, но многое зависит от конкретных окружающих шумов и задержек в бродкасте. Так как приложение работает в фоновом режиме, в любом из перечисленных случаев, пользователь ничего не заметит и не узнает, что его взломали, до тех пор, пока не станет слишком поздно.

Впрочем, пока Sound-Proof еще не готовый продукт, а исследовательский проект, который может сильно измениться к моменту релиза.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru