BrutePrint: Android-смартфоны уязвимы к брутфорсу отпечатка пальца

BrutePrint: Android-смартфоны уязвимы к брутфорсу отпечатка пальца

BrutePrint: Android-смартфоны уязвимы к брутфорсу отпечатка пальца

Специалисты Чжэцзянского университета и Tencent Labs рассказали о новом векторе атаки, который получил имя BrutePrint. Его суть заключается в бесконечном количестве попыток аутентификации по отпечатку пальца для получения контроля над мобильным устройством на Android.

Как известно, брутфорс-атаки подразумевают множество попыток входа с помощью пароля или другого кода, которые в процессе не раз заканчиваются ошибкой. Задача атакующих — получить несанкционированный доступ к аккаунтам, системам или сетям.

Китайским исследователям удалось обойти защитный механизм, блокирующий количество неудачных попыток входа с помощью отпечатка пальца на современных Android-смартфонах. В этом им помогла связка из двух уязвимостей: Cancel-After-Match-Fail (CAMF) и Match-After-Lock (MAL).

Технические подробности BrutePrint авторы опубликовали на ресурсе Arxiv.org. Согласно отчёту, им удалось выявить недостаточную защищённость биометрических данных в последовательном периферийном интерфейсе (Serial Peripheral Interface, SPI) датчиков отпечатков.

Эта брешь позволяет провести атаку вида «человек посередине» и получить доступ к образам отпечатков. Исследователи протестировали свой вектор на десяти популярных моделях смартфонов и смогли добиться неограниченного числа попыток аутентификации в ОС Android и HarmonyOS (Huawei).

В случае iOS эксперты смогли выбить себе десять дополнительных попыток входа.

 

Стоит отметить, что для осуществления BrutePrint злоумышленнику необходим физический доступ к целевому устройству. Потребуется также доступ к базе данных отпечатков пальцев и оборудование, которое можно приобрести за 15 долларов (1198 рублей).

 

Интересный результаты тестов: все подопытные смартфоны уязвимы как минимум к одному из описанных багов. Android-девайсы допускают бесконечное число попыток подбора отпечатка, у «яблочных» устройств всё несколько надёжнее.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru