ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

Исследователи заявили, что им удалось разработать основанную на ИИ систему, которая может угадывать пароли от компьютеров и смартфонов за считаные секунды. Принцип ее работы строится на анализе тепловых следов, которые оставляют пальцы пользователя на клавиатуре или дисплее.

В школе информатики, принадлежащей Университету Глазго, новую технику назвали “ThermoSecure”. В сущности, она демонстрирует, насколько доступность тепловизионных камер и алгоритмов машинного обучения может создать новые векторы для кибератак.

Используя такие камеры, условный злоумышленник может исследовать клавиатуру, дисплей смартфона или панель управления банкоматом. В результате получается зафиксировать картинку, на которой будут запечатлены тепловые следы пользователя, который последним подходил к устройству.

Чем ярче тепловизор показывает следы, тем более свежими они являются. Именно так ThermoSecure поможет выявить пароль или Пин-код для дальнейшего развития атаки.

 

По словам специалистов, в ходе тестирования с помощью искусственного интеллекта им удалось получить 86% паролей, если снимки термоследов были сделаны в течение 20 секунд после использования устройства. 30 секунд давали 76% корректных паролей, а 60 секунд — 62%.

Стоит учитывать, что более длинные пароли будут угадываться гораздо сложнее, но и их тоже можно извлечь. Например, метод ThermoSecure смог получить две трети паролей, длина которых доходила до 16 символов. Если пароли были в пределах 12 символов, их ломали в 82% случаев, восьмизначные комбинации угадывались в 93% случаев.

Учитывая длину, можно сделать вывод, что легче всего злоумышленникам будет использовать ThermoSecure для получения Пин-кодов и паролей для разблокировки смартфонов. Полное исследование экспертов опубликовано по этой ссылке (PDF).

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru